Python Data Science Essentials - Ediția a doua: Învățați elementele de bază ale științei datelor cu Python

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.

Titlul original:

Python Data Science Essentials - Second Edition: Learn the fundamentals of Data Science with Python

Conținutul cărții:

Despre această carte.

⬤  Familiarizați-vă rapid cu știința datelor utilizând Python 3. 5.

⬤ Să economisiți timp (și efort) cu toate instrumentele esențiale explicate.

⬤ Creați proiecte eficiente de știința datelor și evitați capcanele comune cu ajutorul exemplelor și al sfaturilor dictate de experiență.

Pentru cine este această carte.

Dacă sunteți un cercetător de date aspirant și aveți cel puțin cunoștințe practice de analiză de date și Python, această carte vă va ajuta să începeți în știința datelor. Analiștii de date cu experiență în R sau MATLAB vor găsi, de asemenea, cartea ca fiind o referință cuprinzătoare pentru a-și îmbunătăți abilitățile de manipulare a datelor și de învățare automată.

Ce veți învăța.

⬤ Să vă configurați setul de instrumente pentru știința datelor utilizând un mediu științific Python pe Windows, Mac și Linux.

⬤ Să pregătiți datele pentru proiectul dvs. de știința datelor.

⬤ Manipulați, reparați și explorați datele pentru a rezolva problemele legate de știința datelor.

⬤ Configurați o conductă experimentală pentru a vă testa ipoteza privind știința datelor.

⬤ Elegeți cel mai eficient și scalabil algoritm de învățare pentru sarcinile dvs. de știința datelor.

⬤ Optimizați modelele de învățare automată pentru a obține cele mai bune performanțe.

⬤ Explorați și clusterizați grafice, profitând de interconexiunile și legăturile din datele dvs.

În detaliu.

Ca a doua ediție a Python Data Science Essentials, această carte oferă conținut actualizat și extins. Bazată pe recentele notebook-uri Jupyter (bazate pe nuclee interschimbabile, un sistem de știință a datelor cu adevărat poliglot), această carte încorporează toate principalele îmbunătățiri recente în Numpy, pandas și Scikit-learn. În plus, aceasta oferă conținut nou privind învățarea profundă (prin prezentarea Keras - bazat atât pe Theano, cât și pe Tensorflow), privind vizualizările frumoase (seaborn și ggplot) și privind implementarea web (utilizând bottle).

Această carte începe prin a explica cum să vă configurați setul de instrumente esențiale pentru știința datelor în cea mai recentă versiune a Python, 3. 5, folosind o abordare cu sursă unică (ceea ce implică faptul că codul din această carte va fi ușor reutilizabil în Python 2. 7, de asemenea). Apoi, vă va ghida prin toate fazele de munging și preprocesare a datelor.

În cele din urmă, se va completa prezentarea generală prin prezentarea principalilor algoritmi de învățare automată, a tehnicilor de analiză grafică și a instrumentelor de vizualizare și implementare.