The book is designed for individuals who already have a basic understanding of programming and are looking to deepen their skills in Python for data analysis and statistical computation through hands-on practice. It features 100 practical drills that are accompanied by visual results to help readers understand the concepts better. Whether you are a beginner or looking to refine your expertise, this book serves as an invaluable resource for anyone interested in data science. The book is divided into 10 chapters, each focusing on a specific aspect of data analysis and statistical computation. Chapter 1 provides an introduction to Python basics, while Chapters 2-5 cover topics such as data cleaning, visualization, and statistical modeling. Chapters 6-9 delve into more advanced topics like machine learning, data mining, and text analysis. Finally, Chapter 10 provides a review of all the concepts covered in the book and offers suggestions for further learning. Each drill in the book is presented with both the source code and the corresponding output, ensuring a comprehensive learning experience. The exercises are designed to reinforce existing knowledge and develop new insights into Python's capabilities for data analysis. By running the provided source code, readers can gain a deeper understanding of the concepts and unlock the potential of Python in data analysis.

Книга предназначена для людей, которые уже имеют базовые знания в области программирования и хотят углубить свои навыки в Python для анализа данных и статистических вычислений с помощью практической практики. В нем представлены 100 практических упражнений, которые сопровождаются визуальными результатами, чтобы помочь читателям лучше понять концепции. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или хотите улучшить свой опыт, эта книга служит бесценным ресурсом для всех, кто интересуется наукой о данных. Книга разделена на 10 глав, каждая из которых посвящена конкретному аспекту анализа данных и статистических вычислений. Глава 1 содержит введение в основы языка Python, а главы 2-5 охватывают такие темы, как очистка данных, визуализация и статистическое моделирование. Главы 6-9 посвящены более сложным темам, таким как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и анализ текста. Наконец, в главе 10 дается обзор всех концепций, затронутых в книге, и предлагаются предложения для дальнейшего изучения. Каждая тренировка в книге представляется как с исходным кодом, так и с соответствующими выходными данными, обеспечивая всесторонний опыт обучения. Упражнения призваны укрепить существующие знания и развить новое понимание возможностей Python для анализа данных. Запустив предоставленный исходный код, читатели смогут получить более глубокое понимание концепций и раскрыть потенциал Python в анализе данных.

livre est conçu pour les personnes qui ont déjà des connaissances de base dans le domaine de la programmation et qui veulent approfondir leurs compétences en Python pour l'analyse de données et l'informatique statistique par la pratique. Il présente 100 exercices pratiques qui sont accompagnés de résultats visuels pour aider les lecteurs à mieux comprendre les concepts. Que vous soyez un débutant ou que vous souhaitiez améliorer votre expérience, ce livre est une ressource inestimable pour tous ceux qui s'intéressent à la science des données. livre est divisé en 10 chapitres, chacun traitant d'un aspect particulier de l'analyse des données et des calculs statistiques. chapitre 1 présente les bases du langage Python et les chapitres 2 à 5 couvrent des sujets tels que le nettoyage des données, la visualisation et la modélisation statistique. s chapitres 6 à 9 traitent de sujets plus complexes tels que l'apprentissage automatique, l'exploration de données et l'analyse de texte. Enfin, le chapitre 10 donne un aperçu de tous les concepts abordés dans le livre et propose des propositions à étudier plus avant. Chaque formation dans le livre est présentée avec le code source et les résultats correspondants, offrant une expérience d'apprentissage complète. s exercices visent à renforcer les connaissances existantes et à développer une nouvelle compréhension des capacités d'analyse des données de Python. En lançant le code source fourni, les lecteurs seront en mesure de mieux comprendre les concepts et de libérer le potentiel de Python dans l'analyse des données.

libro está dirigido a personas que ya tienen conocimientos básicos de programación y quieren profundizar sus habilidades en Python para analizar datos y computación estadística a través de prácticas prácticas. Presenta 100 ejercicios prácticos que se acompañan de resultados visuales para ayudar a los lectores a comprender mejor los conceptos. Ya sea que seas un principiante o quieras mejorar tu experiencia, este libro sirve como un recurso invaluable para cualquier persona interesada en la ciencia de los datos. libro está dividido en 10 capítulos, cada uno dedicado a un aspecto específico del análisis de datos y la computación estadística. capítulo 1 contiene una introducción a los fundamentos del lenguaje Python, y los capítulos 2-5 cubren temas como la depuración de datos, visualización y modelado estadístico. capítulos 6-9 tratan temas más complejos como el aprendizaje automático, la minería de datos y el análisis de texto. Por último, en el capítulo 10 se examinan todos los conceptos abordados en el libro y se proponen propuestas para su ulterior estudio. Cada entrenamiento en el libro se presenta tanto con el código fuente como con la salida correspondiente, proporcionando una experiencia de aprendizaje integral. ejercicios están diseñados para fortalecer el conocimiento existente y desarrollar una nueva comprensión de las capacidades de análisis de datos de Python. Al ejecutar el código fuente proporcionado, los lectores podrán obtener una comprensión más profunda de los conceptos y descubrir el potencial de Python en el análisis de datos.

Das Buch richtet sich an Personen, die bereits über Grundkenntnisse im Programmieren verfügen und ihre Fähigkeiten in Python zur Datenanalyse und statistischen Berechnung durch praktische Praxis vertiefen möchten. Es enthält 100 praktische Übungen, die von visuellen Ergebnissen begleitet werden, um den sern zu helfen, die Konzepte besser zu verstehen. Ob e ein Anfänger sind oder Ihre Erfahrung verbessern möchten, dieses Buch dient als unschätzbare Ressource für alle, die sich für Data Science interessieren. Das Buch ist in 10 Kapitel unterteilt, die jeweils einem bestimmten Aspekt der Datenanalyse und statistischen Berechnungen gewidmet sind. Kapitel 1 bietet eine Einführung in die Grundlagen der Python-Sprache, und die Kapitel 2 bis 5 behandeln Themen wie Datenbereinigung, Visualisierung und statistische Modellierung. Die Kapitel 6 bis 9 behandeln komplexere Themen wie maschinelles rnen, Data Mining und Textanalyse. Schließlich gibt Kapitel 10 einen Überblick über alle im Buch behandelten Konzepte und schlägt Vorschläge zur weiteren Untersuchung vor. Jedes Training im Buch wird sowohl mit dem Quellcode als auch mit den entsprechenden Ausgaben präsentiert und bietet eine umfassende rnerfahrung. Die Übungen sollen das vorhandene Wissen stärken und ein neues Verständnis für die Möglichkeiten von Python zur Datenanalyse entwickeln. Durch die Ausführung des bereitgestellten Quellcodes können die ser ein tieferes Verständnis der Konzepte erlangen und das Potenzial von Python in der Datenanalyse erschließen.

''

Kitap, temel programlama bilgisine sahip olan ve pratik uygulama yoluyla veri analizi ve istatistiksel hesaplama için Python becerilerini derinleştirmek isteyen kişiler için tasarlanmıştır. Okuyucuların kavramları daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için görsel sonuçların eşlik ettiği 100 uygulamalı alıştırma içerir. İster yeni olun, ister deneyiminizi geliştirmek isteyin, bu kitap veri bilimi ile ilgilenen herkes için paha biçilmez bir kaynaktır. Kitap, her biri veri analizi ve istatistiksel hesaplamanın belirli bir yönüyle ilgilenen 10 bölüme ayrılmıştır. Bölüm 1, Python'un temellerine bir giriş sağlar ve bölüm 2-5, veri temizleme, görselleştirme ve istatistiksel modelleme gibi konuları kapsar. Bölümler 6-9, makine öğrenimi, veri madenciliği ve metin analizi gibi daha karmaşık konuları ele almaktadır. Son olarak, Bölüm 10, kitapta ele alınan tüm kavramlara genel bir bakış sunar ve daha fazla çalışma için öneriler sunar. Kitaptaki her eğitim hem kaynak kodu hem de ilgili çıktı ile sunulur ve kapsamlı bir öğrenme deneyimi sağlar. Alıştırmalar, mevcut bilgileri güçlendirmek ve Python'un veri analizi yetenekleri hakkında yeni bir anlayış geliştirmek için tasarlanmıştır. Sağlanan kaynak kodunu çalıştırarak, okuyucular kavramlar hakkında daha derin bir anlayış kazanabilecek ve Python'un veri analizindeki potansiyelini ortaya çıkarabilecektir.

الكتاب مخصص للأشخاص الذين لديهم بالفعل معرفة برمجة أساسية ويريدون تعميق مهاراتهم في Python لتحليل البيانات والحوسبة الإحصائية من خلال الممارسة العملية. يتميز بـ 100 تمرين عملي مصحوب بنتائج مرئية لمساعدة القراء على فهم المفاهيم بشكل أفضل. سواء كنت جديدًا أو تتطلع إلى تحسين تجربتك، فإن هذا الكتاب بمثابة مورد لا يقدر بثمن لأي شخص مهتم بعلوم البيانات. ينقسم الكتاب إلى 10 فصول، يتناول كل منها جانبًا محددًا من تحليل البيانات والحوسبة الإحصائية. يقدم الفصل 1 مقدمة لأساسيات بايثون، والفصول 2-5 تغطي مواضيع مثل تنقية البيانات، والتصور، والنمذجة الإحصائية. تتناول الفصول من 6 إلى 9 موضوعات أكثر تعقيدًا مثل التعلم الآلي وتعدين البيانات وتحليل النصوص. أخيرًا، يقدم الفصل 10 لمحة عامة عن جميع المفاهيم التي يغطيها الكتاب ويقدم مقترحات لمزيد من الدراسة. يتم تقديم كل تدريب في الكتاب مع كل من رمز المصدر والإخراج المرتبط به، مما يوفر تجربة تعليمية شاملة. تم تصميم التمارين لتعزيز المعرفة الحالية وتطوير فهم جديد لقدرات بايثون في تحليل البيانات. من خلال تشغيل رمز المصدر المقدم، سيتمكن القراء من اكتساب فهم أعمق للمفاهيم وإطلاق إمكانات Python في تحليل البيانات.