Data Science, наука о данных с нуля, Граc Дж., 2017.
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу к ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
Python 2 и Python 3.
Сегодня используются две главные разновидности Python: Python версии 2х существует уже в течение многих лет и все еще широко применяется, в то время как Python версии 3.x, которая не является обратно несовместимой с Python 2, становится все более популярной, т. к. эта версия Python взята за основу для дальнейшего развития.
Один из главных факторов, сдерживающих повсеместное принятие Python 3,__
недостаточная поддержка сторонних библиотек, в частности связанных с разработкой
геоприложений или визуальных интерфейсов. Но мир не стоит на месте, а вместе с ним и Python 3, и все крупнейшие библиотеки, которые указаны в этой книге, теперь в равной степени можно выполнять, используя Python 3. Все примеры программного кода в этой книге преобразованы таким образом, чтобы использовать синтаксис Python 3. К счастью, различия в синтаксисе между Python 2 и Python 3 предельно простые и потребуют незначительных изменений. В простых примерах часто единственное отличие состоит в том, что в версии Python 3 после оператора print требуются круглые скобки; все остальные отличия задокументированы в сносках.
Купить .
Дата публикации:
Теги: Data Science :: Граc :: 2017
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:
