This textbook grew out of notes for the ECE143 Programming for Data Analysis class that the author has been teaching at University of California, San Diego, which is a requirement for both graduate and undergraduate degrees in Machine Learning and Data Science.
This book is ideal for readers with some Python programming experience.
The book covers key language concepts that must be understood to program effectively, especially for data analysis applications.
Certain low-level language features are discussed in detail, especially Python memory management and data structures.
Using Python effectively means taking advantage of its vast ecosystem.
The book discusses Python package management and how to use third-party modules as well as how to structure your own Python modules.
The section on object-oriented programming explains features of the language that facilitate common programming patterns.
After developing the key Python language features, the book moves on to third-party modules that are foundational for effective data analysis, starting with Numpy.
The book develops key Numpy concepts and discusses internal Numpy array data structures and memory usage.
Then, the author moves onto Pandas and details its many features for data processing and alignment.
Because strong visualizations are important for communicating data analysis, key modules such as Matplotlib are developed in detail, along with web-based options such as Bokeh, Holoviews, Altair, and Plotly.
The text is sprinkled with many tricks-of-the-trade that help avoid common pitfalls.
The author explains the internal logic embodied in the Python language so that readers can get into the Python mindset and make better design choices in their codes, which is especially helpful for newcomers to both Python and data analysis.
To get the most out of this book, open a Python interpreter and type along with the many code samples.
About author(s): Dr.
José Unpingco completed his PhD from the University of California, San Diego (UCSD) in 1997 and has since worked in industry as an engineer, consultant, and instructor on a wide variety of advanced data science topics, with deep experience in machine learning.
He was the onsite technical director for large-scale Signal and Image Processing for the Department of Defense (DoD) where he also spearheaded the DoD-wide adoption of scientific Python.
Unpingco is currently the Senior Director for Data Science for the Gary and Mary West Health Institute, a non-profit Medical Research Organization in San Diego, California.
He is also a Data Science lecturer at UCSD for undergraduate and graduate degree programs and the author of Python for Signal Processing, and Python for Probability, Statistics, and Machine Learning.
| Author(s) | Dr |
|---|
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
Springer Python programming for data analysis, hardcover/josé unpingco
