Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения. Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQ
Учусь в магистратуре и купил книгу для расширения кругозора по работе с данными.
В целом: к содержимому книгу претензий нет, только к качеству её печати.
На первых 5-10 страницах уже чувствую горесть потраченных денег (купил примерно за 1700 руб.):
1) Обложка красивая, но текст на первых страницах пропечатан так, что двоится в глазах. Спустя несколько страниц качество печати текста становится немного чётче;
2) Отступов на страницах почти нет, ощущение, будто бы внутреннюю часть книги распечатали на домашнем принтере, забыв правильно указать отступы от края страниц;
3) В книге много графиков, но к сожалению, все они чёрно-белые, иногда автор пытается показать на них важные моменты, но их просто не видно, они не выделяются на фоне всей "иллюстрации";
4) Самое обидное - в книге явно говорится, что это книга доступна абсолютно бесплатно и приводится конкретный адрес, где её можно прочитать, правда на английском.
Выбрал для себя такой вариант прочтения: читаю бумажный вариант, но все иллюстрации и графики смотрю по ссылке из английской её версии, там они цветные, что помогает лучшему восприятию, плюс - на чём автор хотел сделать акцент (выделив что-то цветом, например красным).
Также стоит обратить внимание, что оригинал книги от 2023 г., а перевод на русский сделан в 2025 г., некоторые вещи (версии используемых библиотек) успели устареть, но в целом для погружения в мир Data Science выбор хороший.
Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения. Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных областей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная аналитика. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оптимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.
Информация о технических характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и основывается на последних доступных к моменту публикации сведениях
Подборки товаров в категории Книги: Компьютерные технологии
Показать сначала:
новые и полезные
с высокой оценкой
А
Имя скрыто
21 сентября 2025
Отзыв устарел
Учусь в магистратуре и купил книгу для расширения кругозора по работе с данными.
В целом: к содержимому книгу претензий нет, только к качеству её печати.
На первых 5-10 страницах уже чувствую горесть потраченных денег (купил примерно за 1700 руб.):
1) Обложка красивая, но текст на первых страницах пропечатан так, что двоится в глазах. Спустя несколько... Читать полностью
Вам помог этот отзыв?
Д
Дмитрий К.
7 сентября 2026
Д
Денис С.
6 сентября 2026
А
Имя скрыто
29 августа 2026
Е
Евгений
12 августа 2026
М
Михаил М.
5 августа 2026
Павел М.
27 июля 2026
Р
Романов А.
22 июля 2026
и
иван п.
2 июня 2026
А
Алексей П.
29 апреля 2026
А
Андрей В.
14 января 2026
А
Алексей Ш.
23 декабря 2025
К
Константин С.
6 декабря 2025
И
Иван Б.
19 ноября 2025
К
Крыжко А.
8 ноября 2025
Е
Елена С.
3 ноября 2025
Сергей Н.
27 августа 2025
Отзыв устарел
К
Кирилл Н.
30 июля 2025
Отзыв устарел
С
Сергей М.
26 июля 2025
Отзыв устарел
А
Александр Х.
20 сентября 2026
4.9 / 5
Рейтинг формируется на основе актуальных отзывов
5 звёзд
19
4 звезды
1
3 звезды
0
2 звезды
0
1 звезда
0
По мнению покупателей
Качество бумаги:
мнения разделились
Внешнее оформление:
мнения разделились
Подача материала и манера письма:
мнения разделились