Основы Python для Data Science

Книга «Основы Python для Data Science» представляет собой практическое руководство по изучению языка Python, ориентированное на применение в области анализа данных и машинного обучения. Автор, Кеннеди Берман, фокусируется на тех аспектах программирования, которые наиболее востребованы в Data Science, помогая читателям избежать перегруженности обширным инструментарием языка.

Первая часть книги посвящена работе в среде Jupyter Notebook, включая Google Colab, и основам Python: синтаксису, структурам данных (последовательности, словари, множества), управлению выполнением и функциям. Это создаёт прочный фундамент для дальнейшего изучения.

Вторая часть знакомит с ключевыми библиотеками экосистемы Data Science: NumPy для численных вычислений, SciPy для научных расчётов, Pandas для обработки табличных данных, библиотеками визуализации (Matplotlib, Seaborn), а также инструментами машинного обучения и обработки естественного языка (NLTK).

Третья часть охватывает темы среднего уровня: функциональное и объектно-ориентированное программирование на Python, что позволяет читателям перейти к решению более сложных задач. Книга включает упражнения и ответы к ним, способствуя закреплению материала.