На этом шаге мы наметим план дальнейшего изложения.
Умение анализировать реальные данные - один из наиболее востребованных навыков в XXI столетии. Благодаря мощному аппаратному обеспечению, алгоритмам и вездесущим датчикам, исследователи данных извлекают смысл из больших массивов необработанных данных о погоде, финансовых транзакциях, поведении покупателей и многом другом. Крупнейшие на сегодняшний день компании в мире - Google, Facebook, Apple и Amazon - по существу представляют собой гигантские заводы по обработке данных, и данные лежат в самой сердцевине их бизнес-моделей.
В эследующих шагах вы научитесь обрабатывать и анализировать числовые данные с помощью библиотеки для численных вычислений языка Python NumPy. Мы приведем десять реальных задач и объясним, как решить их одной строкой кода NumPy. А поскольку NumPy лежит в основе многих высокоуровневых библиотек для исследования данных и машинного обучения (Pandas, scikit-learn и TensorFlow, например), тщательное изучение следующих шагов повысит вашу рыночную стоимость в условиях нынешней, ориентированной на работу с данными экономики. Так что уделите предлагаемомму материалу все свое внимание!
На следующем шаге мы рассмотрим простейшие операции с двумерными массивами.
