Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл ра-
боты с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного
обучения. Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления
закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информа-
ции, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статисти-
ческие методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование
признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных облас-
тей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная
аналитика. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оп-
тимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.