Сегодня трудно представить аналитика данных, не пользующегося биб­лиотекой Pandas, но в тонкостях работы с ней немудрено запутаться. В этой книге собраны упражнения, основанные на многолетней преподавательской практике автора. Прочитав ее, вы будете чувствовать себя уверенно при встрече с недостатками реальных данных в виде пропущенных значений, смешанных форматов и отсутствия четкой структуры. Обучение эффективной работе с Pandas – это долгий путь проб и ошибок. Сократить этот путь можно только при помощи интенсивных практических занятий и решения задач, которые позволят вам лучше понять специфику этой библиотеки, подобно тому как постоянные тренировки в спортзале помогают укрепить мышцы спортсмена. Именно в этом и состоит основная цель книги, которую вы держите в руках. Решив 50 основных и 150 дополнительных упражнений, которые здесь собраны, вы неожиданно обнаружите в себе способность бегло и уверенно говорить на новом для вас языке Pandas. Книга предназначена начинающим аналитикам данных, изучающим Pandas, но будет полезна и опытным специалистам, стремящимся отточить свои навыки.

Быстрый код на чистом Python, оптимизированные библиотеки и аппаратное обеспечение, позволяющее использовать все преимущества параллельной обработки данных, – это цена входа в мир машинного обучения и анализа больших данных. Книга, которую вы держите в руках, предлагает уникальные техники ускорения с акцентом на большие данные и станет вашим надежным проводником в мир оптимизации решений на базе Python. Вы узнаете, как оптимизировать работу со встроенными структурами данных и ускорить решения за счет конкурентного выполнения, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для их точности. Ознакомившись с тщательно проработанными примерами, вы узнаете, как добиться большей производительности популярных библиотек, таких как NumPy и Pandas, и как эффективно обрабатывать и хранить данные.

Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов. Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое.