Во все более сконцентрированном вокруг информационных технологий мире количество этой самой информации растет не по дням , а по часам, она производится, обрабатывается и хранится каждый день. Эти данные могут поступать от автоматического обнаружения систем, датчиков и научных приборов, а могут поступать от любого человека, когда, например, он делаете вывод из банка или совершает покупку, когда записывает блог или публикуется в социальных сетях. Каковы же эти данные? Они ведь еще не являются информацией, в бесформенном потоке байтов на первый взгляд трудно понять их сущность, если, конечно, они не являются строго формализованными, например, числом, словом, временем... Информация на самом деле - это результат обработки, который может быть использован различными способами. Этот процесс извлечения информации из необработанных данных называется анализом данных.

Целью анализа данных является извлечение необходимой и формализованной в каком-то аспекте информации, которую нельзя прочитать или понять из первоисточника, и которую впоследствии можно использовать для исследования этого аспекта, что позволяет прогнозировать возможные ситуации, связанные с этим аспектом, в процессе его эволюции во времени.

Изучите новейшие инструменты и методы Python, которые помогут вам ориентироваться в мире сбора и анализа данных. Вы рассмотрите научные вычисления с помощью NumPy, визуализацию с помощью matplotlib и машинное обучение с помощью scikit-learn. Этот процесс знакомства с этими методами углубляет ваши познания с каждым новым контентом по анализу данных в социальных сетях, с каждым анализом изображений с OpenCV, с каждым погружением в учебные библиотеки. Автор умело демонстрирует использование Python для обработки данных, управления и поиска информации.

Книга нацелена прежде всего на опытных специалистов Python, которые нуждаются в получении знаний по имеющимся возможностям Python для анализа данных.

In a world increasingly centralized around information technology, huge amounts of data are produced and stored each day. Often these data come from automatic detection systems, sensors, and scientific instrumentation, or you produce them daily and unconsciously every time you make a withdrawal from the bank or make a purchase, when you record various blogs, or even when you post on social networks.
But what are the data? The data actually are not information, at least in terms of their form. In the formless stream of bytes, at first glance it is difficult to understand their essence if not strictly the number, word, or time that they report. Information is actually the result of processing, which, taking into account a certain dataset, extracts some conclusions that can be used in various ways. This process of extracting information from raw data is called data analysis.
The purpose of data analysis is to extract information that is not easily deducible but that, when understood, leads to the possibility of carrying out studies on the mechanisms of the systems that have produced them, thus allowing you to forecast possible responses of these systems and their evolution in time.

Explore the latest Python tools and techniques to help you tackle the world of data acquisition and analysis. Youll review scientific computing with NumPy, visualization with matplotlib, and machine learning with scikit-learn. This revision is fully updated with new content on social media data analysis, image analysis with OpenCV, and deep learning libraries. Each chapter includes multiple examples demonstrating how to work with each library. At its heart lies the coverage of pandas, for high-performance, easy-to-use data structures and tools for data manipulation Author Fabio Nelli expertly demonstrates using Python for data processing, management, and information retrieval.
Later chapters apply what youve learned to handwriting recognition and extending graphical capabilities with the jаvascript D3 library. Whether you are dealing with sales data, investment data, medical data, web page usage, or other data sets, Python Data Analytics, Second Edition is an invaluable reference with its examples of storing, accessing, and analyzing data. What Youll Learn Understand the core concepts of data analysis and the Python ecosystem Go in depth with pandas for reading, writing, and processing data Use tools and techniques for data visualization and image analysis Examine popular deep learning libraries Keras, Theano,TensorFlow, and PyTorch.

This Book Is For Experienced Python developers who need to learn about Pythonic tools for data analysis.