Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est un guide ciblé sur l'utilisation de Python avec des feuilles de calcul, spécialement conçu pour les utilisateurs qui sont familiers avec Excel. Bien qu'il offre des exemples utiles et de bonnes explications, certains utilisateurs ont rencontré des erreurs qui ont entravé leur expérience d'apprentissage, en particulier les débutants.
Avantages:Le livre fournit de nombreux exemples et exercices utiles, couvre les bases de Python et des bibliothèques comme pandas, et explique clairement les concepts. Il est considéré comme un excellent guide d'introduction, en particulier pour les utilisateurs intensifs d'Excel.
Inconvénients:Certains exemples de code ont des polices de petite taille qui sont difficiles à lire, et il y a des rapports d'erreurs qui peuvent causer de la confusion pour les débutants, ce qui rend difficile l'apprentissage efficace.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Foundations for Analytics with Python: From Non-Programmer to Hacker
Contenu du livre :
Si vous êtes comme les 750 millions d'utilisateurs d'Excel, vous voulez en faire plus avec vos données, comme répéter des analyses similaires sur des centaines de fichiers, ou combiner des données dans de nombreux fichiers pour les analyser en une seule fois. Ce guide pratique montre aux non-programmeurs ambitieux comment automatiser et étendre le traitement et l'analyse de données dans différents formats, en utilisant Python.
Après que l'auteur Clinton Brownley vous ait présenté les bases de Python, vous serez en mesure d'écrire des scripts simples pour traiter des données dans des feuilles de calcul ainsi que dans des bases de données. Vous apprendrez également à utiliser plusieurs modules Python pour analyser des fichiers, regrouper des données et produire des statistiques. Aucune expérience en programmation n'est nécessaire.
Créez et exécutez vos propres scripts Python en apprenant la syntaxe de base. Utiliser le module csv de Python pour lire et analyser des fichiers CSV. Lire plusieurs feuilles de calcul et classeurs Excel avec le module xlrd.
Effectuer des opérations de base de données dans MySQL ou avec le module mysqlclient. Créer des applications Python pour trouver des enregistrements spécifiques, regrouper des données et analyser des fichiers texte. Construire des graphiques et des diagrammes statistiques avec matplotlib, pandas, ggplot et seaborn.
Produire des statistiques sommaires et estimer des modèles de régression et de classification. Planifiez l'exécution automatique de vos scripts dans les environnements Windows et Mac.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781491922538 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2016 |
| Nombre de pages : | 356 |
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