Инженерия данных в Python

Перед вами полноценный путеводитель в увлекательный мир обработки данных при помощи Pandas, NumPy и Scikit-learn. Он содержит множество примеров, которые помогут вам научиться преобразовывать сырые крупицы данных в настоящий шедевр из ценной информации и аналитических выводов. Книга разбита на три части, каждая из которых посвящена отдельным аспектам работы с данными.

Часть I. Подготовка к расширенному анализу данных

Вы научитесь свободно использовать средства, представленные в библиотеках Pandas, NumPy и Scikit-learn для предварительной подготовки данных.

Часть II. Конструирование признаков для моделей машинного обучения

Вы примете участие в полноценном проекте по анализу данных, а также научитесь конструировать новые признаки и корректировать данные.

Часть III. Очистка и предварительная обработка данных

Вы поучаствуете в большом проекте по прогнозированию временных рядов,
а также научитесь корректировать аномалии в данных и освоите методы снижения размерности. Издание предназначено как делающим первые шаги в освоении науки о данных, так и практикующим специалистам, желающим улучшить свои навыки.