«Python и анализ данных» kitobiga sharhlar

Замечательная книга.

Но ужасный формат предоставления – не работает навигация по книге, поиск по слову.

Если это не пугает – рекомендую. Пожалуйста, доработайте формат предоставления информации в книге.

Книга хорошая, но вот формат в котором она продается не удобный. После оплаты предоставляется возможность чтения через браузер – не поиском не воспользоваться, не код скопировать, плюс содержание не интерактивное, постоянно приходится работать колесиком мыши. Жалею о потраченных деньгах!!!

Книга хорошая, автор крут, но кто-то (не знаю кто, издатели или представители автора) совсем оборзел. За такие деньги никакого документа, отвязанного от навязчивого и зверски неудобного браузера ЛитРеса (невозможно даже масштабирование текста, а у меня плохое зрение). И по ссылкам учебные материалы найти не удалось, сайты мёртвые. (((

Книга хорошая. Подробно описывает основные возможности библиотек , используемых для анализа данных. Требует хотя бы минимального уровня владения языком Python. Несколько лет назад купил оригинальное издание на английском. Теперь купил переводное издание. Перевод нормальный

Замечательная книга. Очень помогла разобраться с основами анализа данных на python. Думаю, что для многих людей, желающих заняться машинным обучением и анализом данных, эта книга подойдет как нельзя лучше.

Книга педагогически и методически очень удачно написана. Даже трудности перевода ее не испортили. Всем известно применение языка Python для обработки и анализа данных. Теперь это стало возможным даже для тех, кто только начинает интенсивно изучать язык. Не сомневаюсь, что данная книга станет для нас, новичков, настольной.

Практически полное описание пакета pandas. Рассказано во всех подробностях, с обоснованиями, с предупреждениями, с взглядом в будущее. Более того — порою книга настолько подробна, что если не «общался» с данной предметной областью (например, финансы), то понять, о чём речь, становится весьма сложно.

Для тех, кто занимается анализом данных на Python эта книга практически must have, потому что содержит ответы практически на все вопросы по использованию pandas.

P.S. Предупреждаю: здесь не рассказываются чисто математические модели и способы анализа данных. Здесь только инструменты, которые облегчают жизнь, но где их применять, вы должны знать сами.

Вряд ли стоит тратить «пространство и время» на описание достоинств книги «Python for Data Analysis». Думаю, имя автора говорит само за себя (если кто не обратил внимания, книга написана самим создателем библиотеки pandas). А вот чему, к сожалению, приходится уделить внимание — это качество русскоязычного издания. С первого взгляда оно производит неплохое впечатление, однако при чтении постепенно начинаешь понимать, что сделано оно кое-как, лишь бы скорее продать.

На всякий случай уточню, что говорю о втором издании (в выходных данных указан 2020 год), хотя его лучше назвать «издание 1.5-е», поскольку в нём осталось множество «рудиментов» от устаревшего первого издания 10-летней давности. Это хорошо заметно из-за перехода во 2-м англоязычном издании на Python 3, что потребовало систематической правки кода. Однако перевод по-прежнему пестрит операторами print без скобок (по электронной версии насчитал 25 штук), xrange вместо range и т. п. Также автор во втором издании, конечно, обновил и описание самой библиотеки pandas (ради чего оно и было затеяно), однако в переводе можно по-прежнему в изобилии видеть обращения к атрибуту ix вместо loc/iloc и другие устаревшие конструкции.

К этому нужно добавить и более мелкие неприятности: - пропущенные рисунки и таблицы, - перепутанные листинги, - съезжающая вёрстка примеров, - рассыпающийся переплёт (обложка твёрдая, но листы держатся на клее). На всё это можно было бы в принципе закрыть глаза, если бы не одно обстоятельство: книга продаётся по абсолютно неадекватной цене (от 2 до 3 тысяч), что создаёт немилосердный контраст с неряшливым, некачественным, явно сделанным на скорую руку «продуктом».

В общем, не рекомендую тратить деньги на покупку перевода (не кормите бракоделов). Лучший вариант — купить (или скачать бесплатно) англоязычный оригинал с цветными иллюстрациями и листингами (перевод, разумеется, чёрно-белый, причём качество иллюстраций оставляет желать лучшего). Если уж совсем никак с английским, можно бесплатно скачать (из известного места) и этот перевод (исключительно в целях ознакомления с тем, как не надо издавать хорошие книги).

P.S. Кто-то мог бы заметить, что выше не помянут «добрым словом» переводчик. И это, в общем-то, хороший знак. Перевод не без трудностей, но в целом создаётся впечатление, что переводчик старался и в основном преуспел. В качестве анекдота можно упомянуть «ляпсус», возникший при переводе коротенького пояснительного текста к иллюстрации на обложке. Из него читатель может узнать поразительный факт: «Несмотря на название, перохвостая тупайя не является настоящей тупайей, а ближе к приматам». Если кто упал со стула, поспешу его успокоить оригиналом этого фрагмента: «Despite these mammals’ name, the golden-tailed shrew is not a true shrew, instead more closely related to primates». То есть речь идёт о том, что тупайя (tree shrew) не имеет отношение к землеройкам (shrew), но, разумеется, изображённая на обложке перохвостая тупайя (Ptilocercus lowii) — такая же тупайя, как и остальные (они все достаточно близки к приматам, но никто из них в отдельности не может быть ближе остальных).

Очень низкий уровень входа. Нужно базовые знания питона. Автор создатель либы Pandas поэтому описано все в деталях. Особый упор сделано на работу с библиотекой pandas а также numpy. Есть небольшое вступление в ML. Пару глав практического закрепления материала.