мартин освальдо байесовский анализ на python
Мартин О. Байесовский анализ на Python. Введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием PyMC3 и ArviZ
2829 Руб.
Мартин О. Байесовский анализ на Python. Введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием PyMC3 и ArviZ
2829 Руб.
Дэвидсон-Пайлон К. Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
1900 Руб.
Дэвидсон-Пайлон Кэмерон Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы
1527 Руб.
Дэвидсон-Пайлон К. Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы
1900 Руб.
Зумштейн Феликс Python для Excel. Современная среда для автоматизации и анализа данных
950 Руб.
Описание:
Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python. Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах. Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др. В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети "ВКонтакте". Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей. Из этой книги вы узнаете, как: - взаимодействовать с социально-медийными платформами посредством публичного API из приложений на Python; - сохранять социальные данные в формате, удобном для последующего анализа; - анализировать социальные данные и извлекать из них выборки, используя инструменты Python; - с помощью приемов обработки текстов понять, о чем люди говорят в социальных медиа; - применять продвинутые статистические и аналитические приемы для извлечения полезной информации из данных; - как с применением технологий веба отображать данные в удобном графическом виде для их исследования и представления результатов обработки.