[Ulasan] Python for Data Analysis (Wes McKinney) Ringkasan.

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-unlocking-the-potential-of/id1778818505?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

- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1491957662/

#DataFramepandas #KomputasitervectorisasiNumPy #Pembersihandata #GroupBydanagregasi #Deretwaktu #PythonforDataAnalysis

Python for Data Analysis karya Wes McKinney adalah panduan teknis praktis untuk mengolah data dengan Python. Buku ini berada di persimpangan pemrograman, analisis data, dan komputasi ilmiah, dengan fokus utama pada pekerjaan yang biasanya paling memakan waktu, yaitu memuat, membersihkan, menata ulang, menggabungkan, dan merangkum data. McKinney dikenal sebagai pencipta pandas, sehingga pembahasannya berangkat dari cara kerja nyata alat yang menjadi pusat buku ini, bukan sekadar daftar perintah. Edisi dengan ISBN ini membahas ekosistem Python yang mencakup pandas, NumPy, IPython, Jupyter Notebook, dan matplotlib. Tujuannya bukan mengajarkan statistik tingkat lanjut atau pembelajaran mesin secara menyeluruh. Tujuannya adalah membangun kemampuan teknis untuk membawa data mentah menjadi tabel, ringkasan, visualisasi, dan bahan analisis yang dapat dipercaya. Penjelasannya memakai contoh dan latihan eksploratif, sehingga pembaca memahami alasan di balik operasi data, termasuk kapan memilih array NumPy, kapan memakai DataFrame pandas, dan bagaimana menjaga alur kerja tetap efisien serta dapat diperiksa ulang.