Python для сложных задач, наука о данных и машинное обучение, Вандер П.Дж., 2018.
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
Предисловие.
Что такое наука о данных.
Эта книга посвящена исследованию данных с помощью языка программирования Python. Сразу же возникает вопрос: что же такое наука о данных (data science)? Ответ на него дать непросто — настолько данный термин многозначен. Долгое время активные критики отказывали термину «наука о данных» в праве на существование либо по причине его избыточности (в конце концов, какая наука не имеет дела с данными?), либо расценивая этот термин как «модное словечко» для придания красоты резюме и привлечения внимания агентов по найму кадров. На мой взгляд, в подобных высказываниях критики упускали нечто очень важное. Лучшее из возможных определений науки о данных приведено в диаграмме Венна в науке о данных, впервые опубликованной Дрю Конвеем в его блоге в сентябре 2010 года (рис. 0.1). Междисциплинарность — ключ к ее пониманию.
Оглавление.
Предисловие.
Глава 1. IPython: за пределами обычного Python.
Глава 2. Введение в библиотеку NumPy.
Глава 3. Манипуляции над данными с помощью пакета Pandas.
Глава 4. Визуализация с помощью библиотеки Matplotlib.
Глава 5. Машинное обучение.
Об авторе.
Купить .
Теги: Вандер :: 2018 :: Python
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Изучаем SQL, Бейли Л., 2012
- Автостопом по Python, Рейтц К., Шлюссер Т., 2017
- React js, быстрый старт, Стефанов С., 2017
- React и Redux, функциональная веб-разработка, Бэнкс А., Порселло Е., 2018
- РНР, рецепты программирования, Скляр Д., Трахтенберг А., 2015
- PHP и MySQL, исчерпывающее руководство, Маклафлин Б., 2014
- Linux, системное программирование, Лав Р., 2014
- JavaScript, сильные стороны, Крокфорд Д., 2012