Un kit di strumenti per analisti di dati in Python: Imparare Python e le librerie basate su Python con applicazioni all'analisi dei dati e alla statistica

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Titolo originale:

A Python Data Analyst's Toolkit: Learn Python and Python-Based Libraries with Applications in Data Analysis and Statistics

Contenuto del libro:

Esplora i fondamenti dell'analisi dei dati e della statistica con casi di studio utilizzando Python. Questo libro vi mostrerà come scrivere con sicurezza codice in Python e come utilizzare varie librerie e funzioni Python per analizzare qualsiasi serie di dati. Il codice è presentato in quaderni Jupyter che possono essere ulteriormente adattati ed estesi.

Questo libro è diviso in tre parti: programmazione con Python, analisi e visualizzazione dei dati e statistica. Si inizia con un'introduzione a Python: la sintassi, le funzioni, le dichiarazioni condizionali, i tipi di dati e i diversi tipi di contenitori. Verranno poi esaminati concetti più avanzati come le espressioni regolari, la gestione dei file e la risoluzione di problemi matematici con Python.

La seconda parte del libro tratterà le librerie Python utilizzate per l'analisi dei dati. Ci sarà un capitolo introduttivo che copre i concetti di base e la terminologia, e un capitolo ciascuno su NumPy (la libreria per il calcolo scientifico), Pandas (la libreria per la gestione dei dati) e le librerie di visualizzazione come Matplotlib e Seaborn. Saranno inclusi casi di studio per aiutare i lettori a comprendere alcune applicazioni reali dell'analisi dei dati.

I capitoli finali del libro si concentrano sulla statistica, illustrando importanti principi statistici rilevanti per la scienza dei dati. Questi argomenti includono la probabilità, il teorema di Bayes, le permutazioni e le combinazioni, i test di ipotesi (ANOVA, test del chi-quadro, test z e test t) e il modo in cui la libreria Scipy consente di semplificare i noiosi calcoli coinvolti nella statistica.

Che cosa imparerete?

⬤ Aumentare le proprie capacità di programmazione e di analisi con Python.

⬤ Risolvere problemi matematici di calcolo, teoria degli insiemi e algebra con Python.

⬤ Lavorare con varie librerie in Python per strutturare, analizzare e visualizzare i dati.

⬤ Affrontare casi di studio reali utilizzando Python.

⬤ Rivedere i concetti statistici essenziali e utilizzare la libreria Scipy per risolvere problemi di statistica.

Per chi è questo libro?

Professionisti che lavorano nel campo della scienza dei dati interessati a migliorare le competenze in Python, analisi dei dati e statistica.