Python Data Science Essentials - druhé vydanie: Naučte sa základy dátovej vedy s Pythonom

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 4 hlasoch.

Pôvodný názov:

Python Data Science Essentials - Second Edition: Learn the fundamentals of Data Science with Python

Obsah knihy:

O tejto knihe.

⬤ Rýchlo sa zoznámite s dátovou vedou pomocou Pythonu 3. 5.

⬤ Ušetrite čas (a námahu) vďaka všetkým vysvetleným základným nástrojom.

⬤ Vytvárajte efektívne projekty dátovej vedy a vyhnite sa bežným nástrahám pomocou príkladov a rád nadiktovaných skúsenosťami.

Pre koho je táto kniha určená.

Ak ste začínajúci dátový vedec a máte aspoň praktické znalosti dátovej analýzy a jazyka Python, táto kniha vám pomôže začať s dátovou vedou. Dátoví analytici so skúsenosťami s R alebo MATLABom tiež nájdu v knihe komplexnú príručku na zlepšenie svojich zručností pri manipulácii s údajmi a strojovom učení.

Čo sa naučíte.

⬤ Nastaviť si sadu nástrojov dátovej vedy pomocou vedeckého prostredia Python v systémoch Windows, Mac a Linux.

⬤ Pripravte si údaje pre svoj projekt dátovej vedy.

⬤ Manipulovať, opravovať a skúmať údaje s cieľom riešiť problémy dátovej vedy.

⬤ Nastaviť experimentálny postup na testovanie hypotéz dátovej vedy.

⬤ Vyberte najefektívnejší a škálovateľný algoritmus učenia pre svoje úlohy dátovej vedy.

⬤ Optimalizujte svoje modely strojového učenia, aby ste dosiahli čo najlepší výkon.

⬤ Preskúmať a zhlukovať grafy, pričom využijete vzájomné prepojenia a väzby vo vašich údajoch.

Podrobnejšie.

Táto kniha ako druhé vydanie knihy Python Data Science Essentials ponúka aktualizovaný a rozšírený obsah. Táto kniha je založená na najnovších zápisníkoch Jupyter (založených na vymeniteľných jadrách, čo je skutočne polyglotný systém dátovej vedy) a zahŕňa všetky hlavné nedávne vylepšenia v Numpy, pandas a Scikit-learn. Okrem toho ponúka nový obsah o hlbokom učení (predstavením Keras - založeného na Theano aj Tensorflow), o krásnych vizualizáciách (seaborn a ggplot) a o nasadení na webe (pomocou bottle).

Táto kniha sa začína vysvetlením, ako si nastaviť základný súbor nástrojov dátovej vedy v najnovšej verzii Pythonu 3. 5 s využitím prístupu založeného na jednom zdroji (čo znamená, že kód v tejto knihe bude ľahko opätovne použiteľný v Pythone 2. 7). Potom vás prevedie všetkými fázami spracovania a predspracovania údajov.

Nakoniec doplní prehľad tým, že vám predstaví hlavné algoritmy strojového učenia, technické postupy analýzy grafov a nástroje vizualizácie a nasadenia.