Hodnotenie:
Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 5 hlasoch.
The Applied Data Science Workshop, Second Edition: Get started with the applications of data science and techniques to explore and assess data effecti
Tento workshop je určený pre začiatočníkov a pomôže vám čo najlepšie využiť knižnice Pythonu a funkcie Jupyter Notebook na pochopenie toho, ako sa dá dátová veda použiť na riešenie reálnych dátových problémov.
Kľúčové vlastnosti
⬤ Získajte užitočné poznatky o dátovej vede a strojovom učení.
⬤ Preskúmajte rôzne funkcie a vlastnosti zápisníka Jupyter Notebook.
⬤ Objavte, ako sa knižnice jazyka Python používajú s Jupyterom na analýzu údajov.
Popis knihy
Využívanie dátovej vedy v podnikaní, od bankovníctva a výroby až po vzdelávanie a zábavu, spôsobilo revolúciu takmer v každom odvetví moderného sveta. Má dôležitú úlohu vo všetkých oblastiach, od vývoja aplikácií až po bezpečnosť sietí.
Vďaka interaktívnemu prístupu k osvojeniu si základov je táto kniha ideálna pre začiatočníkov. Naučíte sa všetky osvedčené postupy a techniky na aplikáciu dátovej vedy v kontexte reálnych scenárov a príkladov.
Začnete úvodom do dátovej vedy a strojového učenia a zoznámite sa s funkciami a vlastnosťami Jupyteru. Budete používať knižnice jazyka Python, ako sú sci-kit learn, pandas, Matplotlib a Seaborn, na vykonávanie analýzy údajov a predbežného spracovania údajov na reálnych súboroch údajov z vlastného prostredia Jupyter. Postupne v jednotlivých kapitolách budete trénovať klasifikačné modely pomocou sci-kit learn a hodnotiť výkonnosť modelov pomocou pokročilých validačných techník. Ku koncu budete používať zápisníky Jupyter na dokumentovanie svojho výskumu, vytváranie správ pre zainteresované strany a dokonca aj na analýzu údajov o výkonnosti webu.
Na konci seminára Aplikovaná dátová veda budete pripravení postúpiť zo začiatočníka na vyššiu úroveň a sebavedomo aplikovať techniky a nástroje dátovej vedy na reálne projekty.
Čo sa naučíte
⬤ Pochopiť kľúčové príležitosti a výzvy v oblasti dátovej vedy.
⬤ Používať Jupyter na úlohy dátovej vedy, ako je analýza a modelovanie údajov.
⬤ Vykonávať prieskumnú analýzu údajov v rámci zápisníka Jupyter.
⬤ Vizualizovať údaje pomocou grafov párového rozptylu a segmentovaného rozdelenia.
⬤ Ohodnotiť výkonnosť modelu pomocou pokročilých validačných techník.
⬤ Rozbor odpovedí HTML a analýza požiadaviek HTTP.
Pre koho je táto kniha určená
Ak ste začínajúci dátový vedec, ktorý si chce vybudovať kariéru v oblasti dátovej vedy, alebo vývojár, ktorý chce od základov preskúmať aplikácie dátovej vedy a analyzovať dáta v Jupyteri pomocou knižníc Pythonu, potom je táto kniha určená práve vám. Hoci sa odporúča stručná znalosť programovania v jazyku Python a strojového učenia, ktorá vám pomôže rýchlejšie pochopiť témy obsiahnuté v knihe, nie je povinná.
