Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Intro to Python for Computer Science and Data Science” este în general lăudată pentru introducerea sa cuprinzătoare în Python, ceea ce o face potrivită pentru începători și utilă în înțelegerea conceptelor de bază ale științei datelor și învățării automate. Cartea include resurse și instrumente online valoroase, deși există unele preocupări privind accesul la anumite caracteristici, cum ar fi manualul de soluții și codurile capitolelor. Unele critici se concentrează pe greșeli minore, adâncime limitată în subiecte avansate și probleme cu versiunea Kindle.
Avantaje:Acoperă pe larg fundamentele Python, excelent pentru începători, oferă suport și materiale online bune, bine structurat cu exemple și sarcini utile, ușor de urmărit, stare bună pentru cărți folosite.
Dezavantaje:Greșeli minore observate, lipsă de profunzime în subiectele avansate, fără acces la manualul de soluții dacă nu sunteți instructor, probleme cu formatarea versiunii Kindle și starea inițială a unor cărți noi care nu corespund așteptărilor.
(pe baza a 49 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with Ai, Big Data and the Cloud
Conținutul cărții:
Pentru cursuri introductive de programare Python și/sau știința datelor.
O abordare inovatoare și flexibilă a informaticii și științei datelor
Deitels' Introducere în Python pentru informatică și știința datelor: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud oferă o abordare unică a predării programării Python introductive, potrivită atât pentru publicul din domeniul informaticii, cât și pentru cel din domeniul științei datelor. Oferind cea mai actuală acoperire a subiectelor și aplicațiilor, cartea este asociată cu suplimente tradiționale extinse, precum și cu suplimente Jupyter Notebooks. Seturile de date din lumea reală și tehnologiile de inteligență artificială permit studenților să lucreze la proiecte care fac o diferență în afaceri, industrie, guvern și mediul academic. Sute de exemple, exerciții, proiecte (EEP) și studii de caz de implementare oferă studenților o introducere captivantă, provocatoare și distractivă în programarea Python și știința practică a datelor.
Arhitectura modulară a cărții permite instructorilor să adapteze în mod convenabil textul la o gamă largă de cursuri de informatică și știința datelor oferite unor audiențe din mai multe specializări. Instructorii din domeniul informaticii pot integra cât de mult sau de puțin subiecte din domeniul științei datelor și al inteligenței artificiale doresc, iar instructorii din domeniul științei datelor pot integra cât de mult sau de puțin Python doresc. Cartea se aliniază celor mai recente inițiative ACM/IEEE CS-and-related computing curriculum și propunerii Data Science Undergraduate Curriculum Proposal sponsorizată de National Science Foundation.
