![[Recension] Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Jake VanderPlas) Sammanfattad.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2577495/c1a-085k3-479r9pg1a3p6-5psgds.jpg)
Show Notes
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Jake VanderPlas)
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1098121228?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-Data-Science-Handbook%3A-Essential-Tools-for-Working-with-Data-Jake-VanderPlas.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-data-analysis-for-beginners-a-beginners/id1782067937?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+Data+Science+Handbook+Essential+Tools+for+Working+with+Data+Jake+VanderPlas+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1098121228/
#Jupyternotebooks #NumPyarrayerochvektorisering #pandasDataFrameochdatarensning #Matplotlibvisualisering #scikitlearnochmodellutvärdering #PythonDataScienceHandbook
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data av Jake VanderPlas är en praktiskt inriktad handbok om den etablerade Pythonmiljön för dataanalys. Boken hör hemma mellan programmeringsreferens, introduktion till dataarbete och grundläggande guide till maskininlärning. Syftet är inte att lära ut Python från allra första början. Läsaren förutsätts redan kunna läsa och skriva enklare Pythonkod. I stället visar VanderPlas hur man använder de bibliotek som gör språket användbart för att undersöka, bearbeta och modellera data. Framställningen kretsar kring Jupyter och IPython, NumPy, pandas, Matplotlib och scikit learn. Dessa verktyg behandlas som delar av ett sammanhängande arbetsflöde, från råa data till en visualisering eller en modell. Bokens styrka är kombinationen av förklarande text och körbara kodexempel. Den hjälper läsaren att förstå både vilka funktioner som finns och varför val av datastruktur, metod och visualisering påverkar resultatet. Därför fungerar den väl som en bred teknisk referens för vetenskapligt och analytiskt Pythonarbete.
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1098121228?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-Data-Science-Handbook%3A-Essential-Tools-for-Working-with-Data-Jake-VanderPlas.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-data-analysis-for-beginners-a-beginners/id1782067937?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+Data+Science+Handbook+Essential+Tools+for+Working+with+Data+Jake+VanderPlas+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1098121228/
#Jupyternotebooks #NumPyarrayerochvektorisering #pandasDataFrameochdatarensning #Matplotlibvisualisering #scikitlearnochmodellutvärdering #PythonDataScienceHandbook
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data av Jake VanderPlas är en praktiskt inriktad handbok om den etablerade Pythonmiljön för dataanalys. Boken hör hemma mellan programmeringsreferens, introduktion till dataarbete och grundläggande guide till maskininlärning. Syftet är inte att lära ut Python från allra första början. Läsaren förutsätts redan kunna läsa och skriva enklare Pythonkod. I stället visar VanderPlas hur man använder de bibliotek som gör språket användbart för att undersöka, bearbeta och modellera data. Framställningen kretsar kring Jupyter och IPython, NumPy, pandas, Matplotlib och scikit learn. Dessa verktyg behandlas som delar av ett sammanhängande arbetsflöde, från råa data till en visualisering eller en modell. Bokens styrka är kombinationen av förklarande text och körbara kodexempel. Den hjälper läsaren att förstå både vilka funktioner som finns och varför val av datastruktur, metod och visualisering påverkar resultatet. Därför fungerar den väl som en bred teknisk referens för vetenskapligt och analytiskt Pythonarbete.
