Nie tylko programiści lubią Pythona. Również naukowcy i analitycy danych coraz częściej korzystają z tego języka, zwłaszcza że przed praktykami obliczeniowymi otwierają się niespotykane możliwości. Rozwój sprzętu, oprogramowania i algorytmów pozwala śmiało wkraczać w nowe obszary zastosowania i tworzyć nowe branże. W dalszym ciągu jednak prowadzenie obliczeń pozostaje dziedziną interdyscyplinarną, wymagającą wiedzy matematycznej i myślenia naukowego. Jeśli chce się wykorzystać do obliczeń nowoczesne technologie, takie jak Python wraz z szerokim ekosystemem bibliotek i rozszerzeń, trzeba też posiadać praktyczne umiejętności programowania.

W tej książce wyczerpująco przedstawiono nowoczesne metody rozwiązywania problemów obliczeniowych z tak różnych dziedzin, jak badania naukowe, inżynieria, finanse czy analiza danych za pomocą Pythona i jego bibliotek. Omówiono również wiele technik, w tym obliczenia oparte na tablicach, obliczenia symboliczne, metody wizualizacji danych, numeryczne operacje wejścia-wyjścia, rozwiązywanie równań, optymalizacja, interpolacja czy całkowanie. Pokazano także, jak rozwiązywać problemy obliczeniowe charakterystyczne dla takich dziedzin jak rozwiązywanie równań różniczkowych, analiza danych, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe. Znalazło się tu też wiele studiów przypadków, ukazujących zastosowanie Pythona w analizie danych i statystyce.

W książce między innymi:

• wektory i macierze w NumPy


• wykresy i wizualizacje danych w Matplotlib


• analiza danych z pandas i SciPy


• modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe z statsmodels i scikit-learn


• optymalizacja kodu za pomocą Numba i Cython