Автор: David Mertz
1
Eлектронна книга

Cleaning Data for Effective Data Science. Doing the other 80% of the work with Python, R, and command-line tools

David Mertz

Data cleaning is the all-important first step to successful data science, data analysis, and machine learning. If you work with any kind of data, this book is your go-to resource, arming you with the insights and heuristics experienced data scientists had to learn the hard way.In a light-hearted and engaging exploration of different tools, techniques, and datasets real and fictitious, Python veteran David Mertz teaches you the ins and outs of data preparation and the essential questions you should be asking of every piece of data you work with.Using a mixture of Python, R, and common command-line tools, Cleaning Data for Effective Data Science follows the data cleaning pipeline from start to end, focusing on helping you understand the principles underlying each step of the process. You'll look at data ingestion of a vast range of tabular, hierarchical, and other data formats, impute missing values, detect unreliable data and statistical anomalies, and generate synthetic features. The long-form exercises at the end of each chapter let you get hands-on with the skills you've acquired along the way, also providing a valuable resource for academic courses.

2
Eлектронна книга

Lepszy kod w Pythonie. Przewodnik dla aspirujących ekspertów

David Mertz

Wyjdź poza kod Pythona, który "w dużej mierze działa", do kodu, który jest ekspresyjny, solidny i wydajny Python jest zapewne najczęściej używanym językiem programowania na świecie, od nauczania w szkołach podstawowych, przez codzienne tworzenie stron internetowych, aż po najbardziej zaawansowane badania naukowe. Choć każde zadanie w Pythonie można wykonać na wiele różnych sposobów, niektóre z nich są błędne, nieeleganckie lub nieefektywne. Lepszy kod w Pythonie to przewodnik po programowaniu "pythonicznym", zbiór najlepszych praktyk, technik i niuansów, które łatwo przeoczyć, zwłaszcza gdy mamy nawyki zapożyczone z innych języków programowania. Autor David Mertz prezentuje konkretne i zwięzłe przykłady rozmaitych nieporozumień, pułapek i złych nawyków. Wyjaśnia, dlaczego niektóre praktyki są lepsze od innych, bazując na swoim ponad 25-letnim doświadczeniu jako uznany członek społeczności Pythona. Rozdziały ułożone są w kolejności rosnącej według stopnia zaawansowania, a każdy z nich szczegółowo omawia powiązane grupy pojęć. Nie ma znaczenia, czy dopiero zaczynasz pracę z Pythonem, czy też jesteś doświadczonym deweloperem przesuwającym granice swojego kodu w Pythonie. Ta książka jest dla każdego, kto chce być bardziej pythoniczny pisząc lepszy kod w języku Python. Dr David Mertz od ponad 25 lat jest członkiem społeczności Pythona i uczył Pythona naukowców, deweloperów z doświadczeniem w innych językach, a także początkujących programistów. David przez sześć lat był dyrektorem organizacji Python Software Foundation (PSF) i nadal przewodniczy lub należy do różnych grup roboczych PSF. Jest autorem kilku książek technicznych i wygłaszał wykłady na licznych międzynarodowych konferencjach programistycznych. "Moje wysokie oczekiwania wobec tej wciągającej książki o Pythonie zostały przekroczone: oferuje ona mnóstwo cennych informacji dla średnich i zaawansowanych programistów pozwalając im udoskonalić swoje umiejętności w Pythonie, obszernie dzieli się cennym doświadczeniem związanym z wykorzystywaniem i nauczaniem języka, a przy tym jest zwięzła, łatwa w czytaniu i pisana stylem konwersacyjnym. Alex Martelli Używaj właściwego rodzaju pętli w Pythonie Poznaj tajniki obiektów zmiennych i niezmiennych Uzyskaj porady od ekspertów w celu uniknięcia kłopotów w Pythonie Zbadaj zaawansowane tematy dotyczące Pythona Poruszaj się po "atrakcyjnych uciążliwościach", które istnieją w Pythonie Poznaj najbardziej przydatne struktury danych w Pythonie i dowiedz się, jak uniknąć ich niewłaściwego wykorzystywania Unikaj błędów związanych z bezpieczeństwem Poznaj podstawy obliczeń numerycznych, w tym liczby zmiennoprzecinkowe i numeryczne typy danych