Book Description: Learn Data Science Using Python A QuickStart Guide is a book that provides a comprehensive introduction to data science using Python programming language. The book covers a wide range of topics such as data cleaning, visualization, statistical analysis, machine learning, and more. It is designed to help readers quickly learn the basics of data science and start working with real-world datasets. The book includes practical examples and exercises to help readers reinforce their understanding of the concepts covered. The author, Ondrej Certik, is a data scientist and software developer with over 15 years of experience in the field. He has written several books on data science and machine learning and is known for his ability to explain complex concepts in simple terms. The book is divided into four parts: Part I - Introduction to Data Science, Part II - Data Preparation, Part III - Data Analysis, and Part IV - Machine Learning. Each part builds on the previous one, providing a solid foundation for readers to understand the concepts of data science. Part I - Introduction to Data Science: This section introduces the concept of data science and its importance in today's world. It covers the history of data science, the role of data in modern society, and the different types of data sources available.

arn Data Science Using Python A QuickStart Guide - книга, предоставляющая исчерпывающее введение в науку о данных с помощью языка программирования Python. Книга охватывает широкий круг тем, таких как очистка данных, визуализация, статистический анализ, машинное обучение и многое другое. Он призван помочь читателям быстро освоить основы науки о данных и начать работать с реальными наборами данных. Книга включает в себя практические примеры и упражнения, которые помогут читателям укрепить свое понимание рассматриваемых концепций. Автор, Ондржей Сертик (Ondrej Certik), является специалистом в области данных и разработчиком программного обеспечения с более чем 15-летним опытом работы в этой области. Он написал несколько книг по науке о данных и машинному обучению и известен своей способностью объяснять сложные понятия простыми терминами. Книга разделена на четыре части: часть I - Введение в науку о данных, часть II - Подготовка данных, часть III - Анализ данных и часть IV - Машинное обучение. Каждая часть опирается на предыдущую, обеспечивая прочную основу для понимания читателями концепций науки о данных. Часть I - Введение в науку о данных: В этом разделе представлена концепция науки о данных и ее значение в современном мире. Он охватывает историю науки о данных, роль данных в современном обществе и различные типы доступных источников данных.

''