Наука про дані з нуля. Аналіз даних у Python

Код: 17235928267
Як замовити
1690 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
ВСІ ТОВАРИ ПРОДАВЦЯ №48567556
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 4

Заказывая «Наука данных с нуля. Анализ данных в Python», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Базы данных» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

Рік випуску: 2020

Світло: М'який

Кількість сторінок: 352

Формат: 168x237

Аналітика даних вважається надзвичайно перспективною сферою знань. Він швидко розвивається і знаходить все більше і більше додатків. Професіонали працювали в дослідженні даних та вилученні корисної інформації з них, можуть розраховувати на цікаву роботу та дуже привабливі умови зайнятості. Однак, щоб стати аналітиком даних, вам потрібно знати математику та статистику, а також вивчати програмування. Навички в галузі машинного навчання та глибокого навчання також важливі. У випадку такої конкретної галузі, яка є наукою про дані, особливо важливо придбати ретельні основи та їх глибоке розуміння. Необхідні елементи математики та статистики були пояснені. Також були представлені методи побудови необхідних інструментів та способів роботи найважливіших алгоритмів. Книга була побудована таким чином, щоб індивідуальна реалізація була максимально прозорою та зрозумілою. Приклади, розміщені тут, були написані в Python: це досить легко вивчити, а робота над даними полегшується низкою корисних бібліотек Python. Другий випуск включав нові теми, такі як глибоке навчання, статистика та обробка природних мов, а також діяльність на величезних наборах даних. Ці питання часто з’являються в роботі сучасного аналітика даних. li> Колекція, очищення та вивчення даних

  • Алгоритми моделей аналізу даних
  • Основи машинного навчання
  • Системи рекомендацій та обробки природних мов
    • < LI> Аналіз соціальних мереж та алгоритм MapReduce

    Наука про дані: база на твердих основах! > joel grus -інженер програмного забезпечення, аналітик даних та автор книг з продажу. В даний час він бере участь у дослідженні в Інституті штучного інтелекту Аллена в Сіетлі. Раніше він був працевлаштований у Google та декількох стартапів. Він живе в Сіетлі, де він регулярно бере участь у зустрічах місцевої спільноти даних. p>

    передмова до першого видання 14

    1. ВСТУП 17

    • Значення даних 17
    • Що таке аналіз даних? 17
    • Гіпотетична мотивація 18

      Визначення найважливіших вузлів > Облікові записи, що підлягають сплаті, 25

      Теми Цікаві користувачі 26

      Що далі? 27

    2. Курс Appactive Python 29

    • Правила створення коду Python 29
    • Де отримати інтерпретатор Python? 30
    • Віртуальні середовища 30
    • Форматування з білими символами 31
    • Модулі 32
    • Польські діакритичні позначки 33
    • Функції 33
    • Ланцюги 34
    • Винятки 35
    • Листи 35
    • Шорти 36
    • Словники 37

      DefaultDict 38

    • Лічильник 39
    • Колекції 39
    • Керуючий потік 40
    • Логічні значення 41
    • Сортування 42
    • Подання списків 42
    • Автоматичні тести та інструкції щодо ствердження 43
    • Об'єктне програмування 43
    • Ітернальні об'єкти та Генератори 45
    • Випадковість 46
    • Регулярні вирази 47
    • Функціональні інструменти 48
    • Функція ZIP та розпалювання аргументів 48
    • Аргументи, названі та безіменні 49
    • Типи типу 50