![[รีวิว] Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Jake VanderPlas) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2605461/c1a-085k3-8dm1gvxws9r9-qfb1r8.jpg)
Show Notes
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
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1098121228/
#JupyterและIPython #อาร์เรย์NumPy #DataFramepandas #การสร้างภาพด้วยMatplotlib #การตรวจสอบไขว้Scikitlearn #PythonDataScienceHandbook
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data ของ Jake VanderPlas คือหนังสืออ้างอิงเชิงปฏิบัติ, ว่าด้วยชุดเครื่องมือหลักของระบบนิเวศวิทยาการข้อมูลในภาษา Python. หนังสือไม่ได้สอนพื้นฐานการเขียนโปรแกรมตั้งแต่ต้น, แต่ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าผู้อ่านอ่านและเขียนโค้ด Python ได้แล้ว, แล้วพาไปทำความเข้าใจวิธีใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบ. เนื้อหาจัดวางตามไลบรารีที่ทำงานร่วมกันจริง, ตั้งแต่ IPython และ Jupyter สำหรับการทดลองแบบโต้ตอบ, NumPy สำหรับอาร์เรย์เชิงตัวเลข, pandas สำหรับข้อมูลแบบตารางมีป้ายกำกับ, Matplotlib สำหรับการสื่อสารด้วยกราฟ, ไปจนถึง Scikit-learn สำหรับการสร้างและประเมินแบบจำลองเรียนรู้ของเครื่อง. จุดประสงค์สำคัญจึงไม่ใช่การรวบรวมคำสั่ง, แต่คือการอธิบายรูปแบบความคิดและขั้นตอนทำงาน, ตั้งแต่การตรวจข้อมูลดิบ, การทำความสะอาดและแปลงข้อมูล, การสำรวจความสัมพันธ์, จนถึงการใช้แบบจำลองเพื่อตอบคำถาม. โค้ดตัวอย่างจำนวนมากช่วยเชื่อมหลักการกับการลงมือทำ, ทำให้หนังสือทำหน้าที่ได้ทั้งคู่มือเรียนรู้และแหล่งค้นคว้าระหว่างทำงาน.
- 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
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1098121228/
#JupyterและIPython #อาร์เรย์NumPy #DataFramepandas #การสร้างภาพด้วยMatplotlib #การตรวจสอบไขว้Scikitlearn #PythonDataScienceHandbook
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data ของ Jake VanderPlas คือหนังสืออ้างอิงเชิงปฏิบัติ, ว่าด้วยชุดเครื่องมือหลักของระบบนิเวศวิทยาการข้อมูลในภาษา Python. หนังสือไม่ได้สอนพื้นฐานการเขียนโปรแกรมตั้งแต่ต้น, แต่ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าผู้อ่านอ่านและเขียนโค้ด Python ได้แล้ว, แล้วพาไปทำความเข้าใจวิธีใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบ. เนื้อหาจัดวางตามไลบรารีที่ทำงานร่วมกันจริง, ตั้งแต่ IPython และ Jupyter สำหรับการทดลองแบบโต้ตอบ, NumPy สำหรับอาร์เรย์เชิงตัวเลข, pandas สำหรับข้อมูลแบบตารางมีป้ายกำกับ, Matplotlib สำหรับการสื่อสารด้วยกราฟ, ไปจนถึง Scikit-learn สำหรับการสร้างและประเมินแบบจำลองเรียนรู้ของเครื่อง. จุดประสงค์สำคัญจึงไม่ใช่การรวบรวมคำสั่ง, แต่คือการอธิบายรูปแบบความคิดและขั้นตอนทำงาน, ตั้งแต่การตรวจข้อมูลดิบ, การทำความสะอาดและแปลงข้อมูล, การสำรวจความสัมพันธ์, จนถึงการใช้แบบจำลองเพื่อตอบคำถาม. โค้ดตัวอย่างจำนวนมากช่วยเชื่อมหลักการกับการลงมือทำ, ทำให้หนังสือทำหน้าที่ได้ทั้งคู่มือเรียนรู้และแหล่งค้นคว้าระหว่างทำงาน.
