Учебник посвящён интеллектуальному анализу данных — извлечению скрытых закономерностей из больших массивов информации. Для студентов направлений «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика», «Экономика» (бакалавриат и магистратура), а также начинающих аналитиков. Как превратить сырые данные в полезные знания? Как выбрать метод машинного обучения и реализовать его на Python? Читатель научится очищать и подготавливать данные, строить модели классификации, регрессии, кластеризации, выявлять ассоциативные правила, анализировать тексты и социальные сети. Все методы проиллюстрированы примерами кода с использованием scikit-learn, pandas, matplotlib. Материал структурирован от основ к углублённым темам, что позволяет изучать его последовательно или выборочно