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處理大量資料的基本工具

「這本書提供了清晰且易於遵循的範例,幫助您設置與使用最重要的資料科學和機器學習工具。」 —Anne Bonner Content Simplicity創辦人和CEO

Python是許多研究人員的首選工具,它擁有豐富的儲存、操作及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中,藉由本書,您可以一次獲得這些資源,包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其它相關的工具。

對於熟悉Python,需要處理大量資料的資料科學家和資料處理人員來說,這是一本非常有價值的案頭書。可以有效率地處理每天面對的問題,像是操作、轉換及清理資料,視覺化不同形式的資料,建立統計學或機器學習模型等。

藉由本書,你將可以學習到:
.IPython和Jupyter:提供資料科學家使用的Python計算環境
.NumPy:在Python中進行高效儲存及操作密集資料陣列的ndarrys
.Pandas:在Python中進行對於標籤式/欄位式的資料高效率儲存與操作
.Matplotlib:在Python中進行彈性範圍的資料視覺化功能
.Scikit-Learn:提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作

Jake VanderPlas 是Google Research的軟體工程師,致力於開發支援資料密集型研究的工具。 他創建並開發了用於資料密集型科學的Python工具,包括Scikit-Learn、SciPy、AstroPy、Altair、JAX等。