Proiecte de știința datelor cu Python - Ediția a doua: O abordare bazată pe studii de caz pentru a obține informații valoroase din date reale cu ajutorul învățării automate

Recenzii ale cititorilor

Această carte este recomandată persoanelor cu o anumită experiență anterioară în programare care doresc să învețe despre știința datelor utilizând Python. Ea oferă o prezentare cuprinzătoare a fluxului de lucru din domeniul științei datelor, acoperind subiecte precum curățarea datelor, analiza exploratorie, tehnicile de învățare automată și livrarea proiectelor. Cartea include exemple practice și studii de caz pentru a consolida învățarea, deși nu este ideală pentru începători sau experți compleți.

⬤ Compensează decalajul dintre teorie și aplicarea practică a științei datelor.
⬤ Acoperire temeinică a curățării, analizei și construirii de modele de date.
⬤ Numeroase exemple practice și studii de caz.
⬤ Explicații accesibile, potrivite pentru cursanții intermediari.
⬤ Bine structurat pentru a ghida cititorii prin ciclul de viață al proiectului de știința datelor.

⬤ Necesită cunoștințe prealabile de programare Python și unele statistici.
⬤ Nu sunt potrivite pentru începători sau cercetători experimentați în domeniul datelor.
⬤ Lipsesc explicațiile matematice detaliate pentru anumite concepte.
⬤ Unii cititori pot considera că accentul pus pe proiecte complete, mai degrabă decât pe exerciții individuale mai mici, este limitativ.

(pe baza a 35 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data Science Projects with Python - Second Edition: A case study approach to gaining valuable insights from real data with machine learning

Conținutul cărții:

Obțineți experiență practică în programarea Python cu tehnici standard de învățare automată folosind pandas, scikit-learn și XGBoost

Caracteristici principale:

⬤  Gândiți critic la date și folosiți-le pentru a forma și testa o ipoteză.

⬤ Elegeți un model adecvat de învățare automată și antrenați-l pe datele dvs.

⬤ Comunicați informații bazate pe date cu încredere și claritate.

Descrierea cărții:

Dacă datele sunt noul petrol, atunci machine learning este burghiul. Pe măsură ce companiile au acces la cantități din ce în ce mai mari de date brute, capacitatea de a furniza modele predictive de ultimă generație care să sprijine luarea deciziilor de afaceri devine din ce în ce mai valoroasă.

În această carte, veți lucra la un proiect de la un capăt la altul, bazat pe un set realist de date și împărțit în exerciții practice de mici dimensiuni. Acest lucru creează o abordare de studiu de caz care simulează condițiile de lucru pe care le veți experimenta în proiectele de știința datelor din lumea reală.

Veți învăța cum să utilizați pachetele Python cheie, inclusiv pandas, Matplotlib și scikit-learn, și veți stăpâni procesul de explorare și prelucrare a datelor, înainte de a trece la ajustarea, evaluarea și reglarea algoritmilor, cum ar fi regresia logistică regularizată și random forest.

Ajunsă la a doua ediție, această carte vă va conduce prin procesul de la un capăt la altul al explorării datelor și al furnizării modelelor de învățare automată. Actualizată pentru 2021, această ediție include conținut nou despre XGBoost, valorile SHAP, corectitudinea algoritmică și preocupările etice legate de implementarea unui model în lumea reală.

Până la sfârșitul acestei cărți despre știința datelor, veți avea abilitățile, înțelegerea și încrederea necesare pentru a vă construi propriile modele de învățare automată și a obține informații din date reale.

Ce veți învăța:

⬤ Încărcați, explorați și procesați date utilizând pachetul Python pandas.

⬤ Utilizați Matplotlib pentru a crea vizualizări de date convingătoare.

⬤ Implementați modele predictive de învățare automată cu scikit-learn.

⬤ Utilizați regresia lasso și ridge pentru a reduce supraadaptarea modelului.

⬤ Evaluați performanța modelelor random forest și de regresie logistică.

⬤ Furnizați informații de afaceri prin prezentarea unor concluzii clare și convingătoare.

Pentru cine este această carte:

Data Science Projects with Python - Second Edition se adresează tuturor celor care doresc să se inițieze în știința datelor și învățarea automată. Dacă doriți să avansați în carieră utilizând analiza datelor și modelarea predictivă pentru a genera perspective de afaceri, atunci această carte este locul perfect pentru a începe. Pentru a înțelege rapid conceptele abordate, este recomandat să aveți experiență de bază în programarea cu Python sau un alt limbaj similar și un interes general pentru statistică.