Data Science с нуля: Полное руководство для начинающих

Артем Демиденко (2025)

Откройте дверь в мир Data Science с книгой «Data Science с нуля: Полное руководство для начинающих». Эта книга — ваш надежный проводник, который поможет вам понять и освоить основы одной из самых востребованных профессий современности. Независимо от вашего предыдущего опыта, вы сможете научиться всему: от базовых принципов статистики и программирования на Python до создания сложных моделей машинного обучения. Эта книга не только объясняет концепции, но и позволяет применить их на практике. Вы узнаете, как собирать и анализировать данные, визуализировать их с помощью Matplotlib и Seaborn, а также решать реальные задачи и разрабатывать проекты. Вдохновитесь примерами из жизни и научитесь работать в команде, разбирать этические вопросы и защищать конфиденциальную информацию. Книга также раскрывает путь к карьерному росту, давая советы по созданию успешных проектов. Подготовьтесь к захватывающему путешествию и сделайте первый шаг к преобразованию данных в знания. Обложка: Midjourney

Использование Jupyter Notebook

Jupyter Notebook стал важным инструментом в арсенале специалистов в области науки о данных. Его популярность объясняется тем, что он сочетает в себе гибкость обработки кода, возможность визуализации данных, а также интеграцию текстовых заметок и поясняющих комментариев. Разработанный как веб-приложение, Jupyter позволяет пользователям создавать и делиться документами, содержащими как код, так и визуальные представления данных, что делает его идеальным для обучения и анализа.

Одной из главных особенностей Jupyter Notebook является интерактивность. Это означает, что, выполняя ячейки кода по одной, пользователь может сразу видеть результат выполнения, а также вносить изменения в код без необходимости перезапуска всей программы. Такой подход упрощает процесс итерационного анализа данных, позволяя быстро тестировать гипотезы и изучать данные. Каждая ячейка в Jupyter может содержать как код на Python, так и текст на разметке Markdown, что дает возможность еще лучше структурировать материал и делать его более наглядным.

Настройка интерфейса Jupyter Notebook интуитивно понятна и доступна даже для тех, кто только начинает свой путь в программировании. Чтобы начать работу, достаточно минимальной установки Anaconda, которая включает в себя Jupyter и множество полезных библиотек, необходимых для анализа данных. После запуска Jupyter открывается веб-интерфейс, где можно создавать новые ноутбуки, загружать существующие или исследовать примеры. Удобные значки и меню делают навигацию простой и понятной, а творческое использование ячеек позволяет оформлять свои мысли в виде удобочитаемых отчетов.

Работа с данными в Jupyter Notebook часто начинается с их загрузки. Для этого используются стандартные библиотеки, такие как `pandas`, которые позволяют импортировать данные из различных форматов: CSV, Excel и даже SQL-баз. import pandas as pd — этот простой код помогает подключить `pandas`, что открывает доступ ко множеству мощных инструментов для манипуляции данными. Например, можно загрузить таблицу данных из файла и сразу увидеть её структуру, что упрощает дальнейший анализ и манипуляции.

Конец ознакомительного фрагмента.