Python

Аналитика в Power BI с помощью R и Python, Уэйд Р., 2021.

В данной книге подробно рассказывается, как использовать на практике языки программирования R и Python для визуализации данных, загрузки в модель, пре- образования и выполнения других задач с помощью аналитического инструмента Power BI. Вы узнаете, как создавать пользовательские элементы визуализации, реализовывать методы машинного обучения и искусственного интеллекта, применять продвинутые методы обработки текстовой информации с использованием техник, недоступных в Power Query и DAX, обеспечивать взаимодействие со службами Microsoft Cognitive Services без необходимости приобретать дорогостоящую подписку на Power BI Premium. В заключение рассказывается, как можно воспользоваться языками программирования R и Python в корпоративных решениях, внедренных в Power BI. Для выполнения практических упражнений понадобится облачная платформа Microsoft Azure. Также для работы с примерами из данной книги рекомендуется настроить виртуальную машину для анализа данных (Data Science Virtual Ma­chine – DSVM). Издание адресовано читателям, которые работают с большими объемами данных и хотят эффективно применять инструменты бизнес­аналитики.

Анализ поведенческих данных на R и Python, Бюиссон Ф., 2022.

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Автор, эксперт в области экономики и бихевиористики, показывает, как повысить ценность и результаты аналитических проектов за счет понимания того, что движет поведением людей. Практическая часть книги содержит полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о данных. Издание предназначено для бизнес-аналитиков и других специалистов, исследующих данные и владеющих программированием на R или Python. Для чтения требуется минимальное знакомство с линейной и логистической регрессией.

Алгоритмы, С примерами на Python, Хайнеман Д., 2023.

Когда нужно, чтобы программа работала быстро и занимала поменьше памяти, профессионального программиста выручают знание алгоритмов и практика их применения. Эта книга — как раз про практику. Ее автор Джордж Хайнсман предлагает краткое, но четкое и последовательное описание основных алгоритмов, которые можно эффективно использовать в большинстве языков программирования. О том, какими методами решаются различные вычислительные задачи, стоит знать и разработчикам, и тестировщикам, и интеграторам.

Web-аналитика на Python, Практикум, Мокеев В.В., 2020.

Пособие предназначено для изучения методов машинного обучения. Рассматривается технология решения задач с использованием таких методов классификации как дерево решений Random Forest. Пособие ориентировано на студентов, изучающих дисциплины «Проектирование информационных систем», «Методы анализа и синтеза информационных систем», «Практикум по видам профессиональной деятельности». Пособие предназначено для студентов образовательного направления «Бизнес-информатика».

Python, Чистый код для продолжающих, Свейгарт Э., 2022.

Вы прошли обучающий курс программирования на Python или прочли несколько книг для начинающих. Что дальше? Как подняться над базовым уровнем, превратиться в крутого разработчика? «Python. Чистый код для продолжающих» — это не набор полезных советов и подсказок по написанию чистого кода. Вы узнаете о командной строке и других инструментах профессионального разработчика: средствах форматирования кода, статических анализаторах и контроле версий. Вы научитесь настраивать среду разработки, давать имена переменным и функциям, делающие код удобочитаемым, грамотно комментировать и документировать ПО, оценивать быстродействие программ и сложность алгоритмов, познакомитесь с ООП. Такие навыки поднимут вашу ценность как программиста не только в Python, но и в любом другом языке. Ни одна книга не заменит реального опыта работы и не превратит вас из новичка в профессионала. Но «Чистый код для продолжающих» проведет вас чуть дальше по этому пути: вы научитесь создавать чистый, грамотный, читабельный, легко отлаживаемый код, который можно будет назвать истинно питоническим.

Python - к вершинам мастерства, Лаконичное и эффективное программирование, Лусиану Р., 2022.

Не тратьте зря времени, пытаясь подогнать Python под способы программирования, знакомые вам по другим языкам. Python настолько прост, что вы очень быстро станете продуктивным программистом, но зачастую это означает, что вы не в полной мере используете то, что может предложить язык. Второе издание книги позволит вам писать более эффективный и современный код на Python 3, обратив себе на пользу лучшие идеи. Издание предназначено практикующим программистам на Python, которые хотят усовершенствоваться в Python 3.

Python, Исчерпывающее руководство, Бизли Д., 2023.

Разнообразие возможностей современного Python становится испытанием для разработчиков всех уровней. Как программисту на старте карьеры понять, с чего начать, чтобы это испытание не стало для него непосильным? Как опытному разработчику Python понять, эффективен или нет его стиль программирования? Как перейти от изучения отдельных возможностей к мышлению на Python на более глубоком уровне? «Python. Исчерпывающее руководство» отвечает на эти, а также на многие другие актуальные вопросы. Эта книга делает акцент на основополагающих возможностях Python (3.6 и выше), а примеры кода демонстрируют «механику» языка и учат структурировать программы, чтобы их было проще читать, тестировать и отлаживать. Дэвид Бизли знакомит нас со своим уникальным взглядом на то, как на самом деле работает этот язык программирования. Перед вами практическое руководство, в котором компактно изложены такие фундаментальные темы программирования, как абстракции данных, управление программной логикой, структура программ, функции, объекты и модули, лежащие в основе проектов Python любого
масштаба.

Devpractice Team, Python, Визуализация данных, Matplotlib, Seaborn, Mayavi, Абдрахманов М.И., 2020.

Данная книга посвящена библиотеками для визуализации данных на языке программирования Python: Matplotlib, Seaborn, Mayavi. По каждой библиотеке приведено подробное описание инструментов для визуализации данных, средств настройки внешнего вида и компоновки графиков.