Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Цуканова, Н. И. - Библиотека Pandas в задачах интеллектуального анализа данных и машинного обучения
Цуканова, Н. И. - Библиотека Pandas в задачах интеллектуального анализа данных и машинного обучения
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Цуканова, Н. И.
Библиотека Pandas в задачах интеллектуального анализа данных и машинного обучения : учебное пособие
Издательство: РГРТУ, 2025 г.
ISBN 978-5-906923-13-4
Автор: Цуканова, Н. И.
Библиотека Pandas в задачах интеллектуального анализа данных и машинного обучения : учебное пособие
Издательство: РГРТУ, 2025 г.
ISBN 978-5-906923-13-4
На полку
Электронный ресурс
Цуканова, Н. И.
Библиотека Pandas в задачах интеллектуального анализа данных и машинного обучения [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Рязань : РГРТУ, 2025. – 320 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/494573, https://e.lanbook.com/img/cover/book/494573.jpg. – Книга из коллекции РГРТУ - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-906923-13-4.
Учебное пособие посвящено изложению основных тем, связанных с библиотекой Pandas. Содержание пособия можно разделить на две большие части. В первой части происходит знакомство со сложными структурами библиотеки Pandas серией Series и таблицами DataFrame, с по- нятием индексов этих структур. Рассматриваются операции добавления, удаления, изменения столбцов, строк таблицы, а также вопросы слияния таблиц. Показана связь структур Pandas с задачами машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Во второй части рассмотрены вопросы реализации процедур сортировки, фильтрации, группировки, агрегации и построения сводных таблиц в библиотеке Pandas. Эти операции являются необходимым элементом анализа данных большого объема. В книге все примеры выполнены в среде Google Colab на базе платформы Юпитерноутбук. В пособии много программного кода, написанного с использованием самой последней версии языка Python и библиотеки Pandas. В конце каждого раздела приводятся контрольные вопросы и задания. Учебное пособие предназначено студентам, обучающимся по программам высшего образования по направлению 2.09.03.04 «Программная инженерия», и всем интересующимся анализом данных, программированием на языке Python и библиотекой Pandas и может быть рекомендовано как практикум по курсам «Основы искусственных нейронных сетей» и «Искусственные нейронные сети и глубокое обучение».
004.42
основной = ЭБС Лань
Цуканова, Н. И.
Библиотека Pandas в задачах интеллектуального анализа данных и машинного обучения [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Рязань : РГРТУ, 2025. – 320 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/494573, https://e.lanbook.com/img/cover/book/494573.jpg. – Книга из коллекции РГРТУ - Информатика. – На рус. яз. – ISBN 978-5-906923-13-4.
Учебное пособие посвящено изложению основных тем, связанных с библиотекой Pandas. Содержание пособия можно разделить на две большие части. В первой части происходит знакомство со сложными структурами библиотеки Pandas серией Series и таблицами DataFrame, с по- нятием индексов этих структур. Рассматриваются операции добавления, удаления, изменения столбцов, строк таблицы, а также вопросы слияния таблиц. Показана связь структур Pandas с задачами машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Во второй части рассмотрены вопросы реализации процедур сортировки, фильтрации, группировки, агрегации и построения сводных таблиц в библиотеке Pandas. Эти операции являются необходимым элементом анализа данных большого объема. В книге все примеры выполнены в среде Google Colab на базе платформы Юпитерноутбук. В пособии много программного кода, написанного с использованием самой последней версии языка Python и библиотеки Pandas. В конце каждого раздела приводятся контрольные вопросы и задания. Учебное пособие предназначено студентам, обучающимся по программам высшего образования по направлению 2.09.03.04 «Программная инженерия», и всем интересующимся анализом данных, программированием на языке Python и библиотекой Pandas и может быть рекомендовано как практикум по курсам «Основы искусственных нейронных сетей» и «Искусственные нейронные сети и глубокое обучение».
004.42
основной = ЭБС Лань