![[รีวิว] Python for Data Analysis (Wes McKinney) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2606346/c1a-085k3-xxm1562jaq91-jxh6ap.jpg)
Show Notes
Python for Data Analysis (Wes McKinney)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491957662?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-for-data-analysis-real-world-projects-and/id1827577561?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Data+Analysis+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1491957662/
#แพนดาสดาต้าเฟรม #นัมไพอาร์เรย์ #จูปิเตอร์โน้ตบุ๊ก #การจัดกลุ่มข้อมูล #อนุกรมเวลา #PythonforDataAnalysis
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython คือหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาษาไพทอน, เขียนโดย เวส แม็กคินนีย์ ผู้สร้างโครงการแพนดาส. ฉบับนี้มุ่งสอนการจัดการข้อมูลแบบมีโครงสร้าง ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล การตรวจสอบคุณภาพ การแปลงรูปแบบ การสรุปผล ไปจนถึงการนำเสนอผลเบื้องต้น. แก่นของหนังสือไม่ได้อยู่ที่สถิติขั้นสูงหรือการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง, แต่อยู่ที่งานเตรียมข้อมูลซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์จริง. ผู้อ่านจะได้ทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของเครื่องมือหลักสามส่วน, คือ ไอไพธอนและจูปิเตอร์สำหรับการสำรวจแบบโต้ตอบ, นัมไพสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขแบบเวกเตอร์, และแพนดาสสำหรับตารางข้อมูลที่มีป้ายกำกับ. เนื้อหาใช้ตัวอย่างและกรณีศึกษาประกอบอย่างต่อเนื่อง เพื่อแสดงลำดับการคิดจากข้อมูลดิบที่ไม่เป็นระเบียบ ไปสู่ชุดข้อมูลที่พร้อมตอบคำถาม. ด้วยเหตุที่ผู้เขียนมีบทบาทโดยตรงในการพัฒนาแพนดาส, หนังสือจึงอธิบายทั้งวิธีใช้เครื่องมือและเหตุผลของรูปแบบการทำงานที่เหมาะกับข้อมูลจริง. เหมาะกับนักวิเคราะห์ที่เริ่มใช้ไพทอน, รวมถึงโปรแกรมเมอร์ที่ต้องการเข้าสู่งานวิทยาการข้อมูลและการคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491957662?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/python-for-data-analysis-real-world-projects-and/id1827577561?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Data+Analysis+Wes+McKinney+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Python-for-Data-Analysis-Wes-McKinney.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1491957662/
#แพนดาสดาต้าเฟรม #นัมไพอาร์เรย์ #จูปิเตอร์โน้ตบุ๊ก #การจัดกลุ่มข้อมูล #อนุกรมเวลา #PythonforDataAnalysis
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython คือหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาษาไพทอน, เขียนโดย เวส แม็กคินนีย์ ผู้สร้างโครงการแพนดาส. ฉบับนี้มุ่งสอนการจัดการข้อมูลแบบมีโครงสร้าง ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล การตรวจสอบคุณภาพ การแปลงรูปแบบ การสรุปผล ไปจนถึงการนำเสนอผลเบื้องต้น. แก่นของหนังสือไม่ได้อยู่ที่สถิติขั้นสูงหรือการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง, แต่อยู่ที่งานเตรียมข้อมูลซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์จริง. ผู้อ่านจะได้ทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของเครื่องมือหลักสามส่วน, คือ ไอไพธอนและจูปิเตอร์สำหรับการสำรวจแบบโต้ตอบ, นัมไพสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขแบบเวกเตอร์, และแพนดาสสำหรับตารางข้อมูลที่มีป้ายกำกับ. เนื้อหาใช้ตัวอย่างและกรณีศึกษาประกอบอย่างต่อเนื่อง เพื่อแสดงลำดับการคิดจากข้อมูลดิบที่ไม่เป็นระเบียบ ไปสู่ชุดข้อมูลที่พร้อมตอบคำถาม. ด้วยเหตุที่ผู้เขียนมีบทบาทโดยตรงในการพัฒนาแพนดาส, หนังสือจึงอธิบายทั้งวิธีใช้เครื่องมือและเหตุผลของรูปแบบการทำงานที่เหมาะกับข้อมูลจริง. เหมาะกับนักวิเคราะห์ที่เริ่มใช้ไพทอน, รวมถึงโปรแกรมเมอร์ที่ต้องการเข้าสู่งานวิทยาการข้อมูลและการคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์.
