Walker Michael
Ukryj filtry
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(1)
Forma i typ
E-booki
(1)
Autor
Praca zbiorowa
(159)
Kaczmarczyk Michał (1981- )
(61)
Oleśniewicz Piotr (1968- )
(61)
Radwański Zbigniew (1924-2012)
(57)
Kamińska Aleksandra (1976- )
(54)
Walker Michael
(-)
Pokaż więcej ...
Borski Maciej (1975- )
(50)
Denek Kazimierz (1932-2016)
(48)
Kosikowski Cezary (1942- )
(46)
Świątkowski Andrzej M. (1944- )
(46)
Barcz Jan (1953- )
(45)
Evans Virginia
(40)
Czarnecki Kazimierz M. (1933- )
(39)
Huczek Marian (1939-2023)
(39)
Faliszewska Jolanta
(38)
Fleszer Dorota (1971- )
(37)
Łuczkiewicz Grzegorz
(36)
Barta Janusz (1947-2021)
(35)
Lityński Adam (1940- )
(35)
Wróbel Andrzej (1953- )
(35)
Baran Krzysztof Wojciech
(34)
Borkowski Janusz (1934-2012)
(33)
Chodyński Andrzej
(32)
Gurdek Magdalena (1977- )
(32)
Krawiec Grzegorz (1977- )
(32)
Markiewicz Ryszard (1948- )
(31)
Garlicki Leszek (1946- )
(30)
Marek Andrzej (1940-2012)
(30)
Wierzbowski Marek (1946- )
(30)
Adamiak Barbara (1949- )
(29)
Nowak Edward (1951- )
(29)
Rozmus Dariusz (1961- )
(29)
Niewiadomski Zygmunt (1950- )
(28)
Pawlak Mirosław
(28)
Penc Józef (1939-2017)
(28)
Rogacka-Łukasik Anna (1980- )
(28)
Śliwerski Bogusław (1954- )
(28)
Lewicka Maria
(27)
Radzicki Józef
(27)
Skrzydło Wiesław (1929-2021)
(27)
Wojtaszczyk Konstanty Adam
(27)
Bauman Zygmunt (1925-2017)
(26)
Bieniek Gerard
(26)
Chmaj Marek (1969- )
(26)
Izdebski Hubert (1947- )
(26)
Sadowska-Snarska Cecylia
(26)
Smolarek Małgorzata (1974- )
(26)
Tokarczyk Roman Andrzej (1942- )
(26)
Brodecki Zdzisław
(25)
Florek Ludwik (1946- )
(25)
Hauser Roman (1949- )
(25)
Kozioł Leszek
(25)
Wentkowska Aleksandra
(25)
Grabiec Olimpia (1975- )
(24)
Kołakowski Leszek (1927-2009)
(24)
Szeligiewicz-Urban Danuta (1959- )
(24)
Łaszczyca Grzegorz (1970- )
(24)
Chmielnicki Paweł (1972- )
(23)
Dooley Jenny
(23)
Głuchowski Jan (1940- )
(23)
Hołyst Brunon (1930- )
(23)
Leoński Zbigniew (1929-2006)
(23)
Obara Małgorzata
(23)
Shakespeare William
(23)
Kotler Philip (1931- )
(22)
Kotowski Wojciech (1950- )
(22)
Latham-Koenig Christina
(22)
Ochendowski Eugeniusz (1925-2015)
(22)
Oxenden Clive
(22)
Skowrońska-Bocian Elżbieta (1948- )
(22)
Szczepański Marek S
(22)
Winiarska Kazimiera (1948- )
(22)
Banaszak Bogusław (1955-2018)
(21)
Bielenica Krystyna
(21)
Borkowska Stanisława (1939- )
(21)
Brzeziński Bogumił (1948- )
(21)
Bura Maria
(21)
Dolnicki Bogdan (1956- )
(21)
Kwil Małgorzata
(21)
Majewski Kamil
(21)
Misiorowska Ewa
(21)
Nowicki Marek Antoni
(21)
Petkowicz Helena
(21)
Szewc Andrzej
(21)
Słomczyński Maciej
(21)
Boć Jan (1939-2017)
(20)
Cieślak Zbigniew (1954- )
(20)
Kalisz Anna
(20)
Konieczna Anna
(20)
Matan Andrzej
(20)
Mruk Henryk (1948- )
(20)
Pocztowski Aleksy (1956- )
(20)
Szpor Grażyna
(20)
Tarno Jan Paweł (1951- )
(20)
Łazowski Adam
(20)
Dobrowolska Hanna
(19)
Ehrlich Andrzej
(19)
Gepert Bożena
(19)
Juchnowicz Marta (1948- )
(19)
Kisielnicki Jerzy (1939- )
(19)
Mik Cezary (1964- )
(19)
Pokaż mniej ...
Rok wydania
2020 - 2024
(1)
Kraj wydania
Polska
(1)
Język
polski
(1)
1 wynik Filtruj
E-book
W koszyku
Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych / Michael Walker ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2021. - 328 s. ; 24 cm.
Forma i typ
E-booki
Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw istotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie znakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe, stwarzanie konkretnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatem oczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych. Ta książka jest praktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocą różnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej receptury wyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji i klas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczania danych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb. W książce znajdziesz receptury, dzięki którym: wczytasz i przeanalizujesz dane z różnych źródeł uporządkujesz dane, poprawisz ich błędy i uzupełnisz braki efektywnie skorzystasz z bibliotek Pythona zastosujesz wizualizacje do analizy danych napiszesz własne funkcje i klasy do automatyzacji procesu oczyszczania danych Prawdziwą wartość mają tylko oczyszczone i spójne dane!
dostępna online
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
Wyprowadzać dodatkowo:
sygnatury
identyfikatory
hasła przedmiotowe
lokalizacja
streszczenia
numer ISBN
hasło sortowania
adres wersji elektronicznej
rozmieszczenie egzemplarzy
opis fizyczny
Sortowanie zestawienia:
Sortowanie pozycji zestawienia:
Sortowanie pozycji zestawienia:
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej