Книга посвящена применению языка Python в задачах Data Science. В ней рассматриваются основные этапы работы с данными: получение информации из файлов и баз данных, очистка и преобразование данных, анализ, визуализация и построение моделей машинного обучения.
Читатель познакомится с экосистемой Python для анализа данных, включая NumPy, pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras и другие библиотеки. В издании представлены методы описательной статистики, корреляционного анализа, кластеризации, поиска аномалий, снижения размерности и оценки качества моделей. Также рассматриваются вопросы подготовки признаков, перекрестной валидации, подбора гиперпараметров и работы с большими наборами данных.
Третье издание содержит примеры для актуальных версий Python, новые наборы данных и материалы по современным подходам к обработке информации. Книга может использоваться как вводный курс по Data Science и как справочный материал при изучении инструментов анализа данных на Python.