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Python for Data Analysis. (Anglais) Broché – 26 octobre 2012

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Description du produit

Finding great data analysts is difficult. Despite the explosive growth of data in industries ranging from manufacturing and retail to high technology, finance, and healthcare, learning and accessing data analysis tools has remained a challenge. This pragmatic guide will help train you in one of the most important tools in the field - Python. Filled with practical case studies, Python for Data Analysis demonstrates the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data with Python. It also serves as a modern introduction to scientific computing in Python for data-intensive applications. Learn about the growing field of data analysis from an expert in the community. Learn everything you need to start doing real data analysis work with Python Get the most complete instruction on the basics of the "modern scientific Python platform" Learn from an insider who builds tools for the scientific stack Get an excellent introduction for novices and a wealth of advanced methods for experienced analysts

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Python est de plus en plus utilisé par les Data Scientists, notamment grâce la librairie "Panda" développée depuis 2008 qui complète agréablement les packages scipy/numpy/scikit learn.
Ce livre est donc principalement une intro à panda. On note aussi qu'il y a une intro à python et à numpy.
Globalement c'est intéressant, mais à mon sens python reste bien en dessous de R pour l'analyse de donnée.
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Format: Broché Achat vérifié
Le seul bouquin que j'ai trouvé sur Python qui traite de la librairie pandas (probablement l'avenir en traitement de données en général, et statistique en particulier si cette librairie prometteuse arrive à maturation).

Et je compare avec 8 autres titres (dont peu en français d'un niveau valable), sans compter 4 titres supplémentaires sur les traitements geospatial, texte, PyQt, matplotlib et visualisation scientifique en général.
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Format: Broché Achat vérifié
Ce livre donne une approche méthodologique de travail pour le data mining et l'analyse de données en Python : quels outils utiliser, avec quel environnement de travail, etc
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