[Đánh giá] Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Jake VanderPlas) Tóm tắt.

Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Jake VanderPlas)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1098121228?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-Data-Science-Handbook%3A-Essential-Tools-for-Working-with-Data-Jake-VanderPlas.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-data-analysis-for-beginners-a-beginners/id1782067937?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+Data+Science+Handbook+Essential+Tools+for+Working+with+Data+Jake+VanderPlas+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Python-Data-Science-Handbook-Jake-VanderPlas.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Python-Data-Science-Handbook-Jake-VanderPlas.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Python-Data-Science-Handbook-Jake-VanderPlas.html

- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/1098121228/

#JupyterNotebookvàIPython #MảngndarraycủaNumPy #DataFramepandasvàgroupby #TrựcquanhóabằngMatplotlib #Kiểmđịnhchéotrongscikitlearn #PythonDataScienceHandbook

Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data của Jake VanderPlas là sách hướng dẫn thực hành về hệ sinh thái Python dành cho phân tích dữ liệu, trực quan hóa và học máy. Đây không phải là giáo trình nhập môn lập trình Python từ con số không. Cuốn sách giả định người đọc đã có thể đọc và viết mã Python cơ bản, rồi tập trung vào cách dùng những thư viện cốt lõi để xử lý một quy trình dữ liệu thực tế. Trọng tâm của sách là Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib và scikit-learn, những công cụ tạo thành nền tảng quen thuộc của khoa học dữ liệu bằng Python. Qua các ví dụ mã nguồn và lời giải thích theo từng thao tác, VanderPlas làm rõ cách dữ liệu được lưu trữ, làm sạch, biến đổi, khám phá bằng biểu đồ, rồi dùng để xây dựng mô hình. Mục tiêu quan trọng nhất không phải là ghi nhớ thật nhiều hàm, mà là hiểu khi nào nên dùng cấu trúc dữ liệu, phép biến đổi hay phương pháp mô hình hóa nào. Vì thế, sách vừa có giá trị như một lộ trình học có cấu trúc, vừa phù hợp để tra cứu trong công việc hằng ngày.