Objętość 592 strony
2023 rok
16+
Python для сложных задач. Наука о данных (pdf+epub)
O książce
Python – первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.
Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.
После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Opinie, 6 opinie6
А на мой взгляд это как раз книга для начинающих разбираться в машинном обучении с использованием библиотек Python. Профессионалы из
отрасли и участники соревнований Kaggle это уже знают и применяют. Последовательно описаны оболочка IPython, библиотека NumPy для векторных вычислений, библиотека Pandas для манипуляции данными, Matplotlib для рисования графиков и, наконец, собственно библиотека алгоритмов машинного обучения Scikit-Learn. Все подробности вместить в одну книгу невозможно, поэтому впоследствии при необходимости нужно будет читать книги других авторов, посвященные конкретной библиотеке.
Книга не для начального уровня, наиболее подойдет для профессионалов из отрасли машинного обучения, программирования и анализа. В книге подробно описаны методы, хорошо структурирована информация, полезно иметь не только электронную, но и бумажную версию.
Для тех у кого есть книга «Python и анализ данных» первые 400 страниц в принципе можно не читать. Это книга что-то вроде справочника для начинающих. По теме же самого ML очень мало написано.
Очень хорошая книга, вводящая в DS и дающая уверенность. Много примеров кода, датасетов, примеров визуализации, построения моделей, разбора работы с Pandas. Всё расписано от начала работы, предобработки и построения признаков и до готовой модели для самых разных задач. Очень рекомендую.
Книга будет полезна начинающих изучать машинное обучение на Python. Рассмотрены необходимые библиотеки, теория иллюстрируется примерами, которые вместе с базами данных можно скачать по приведенной в книге ссылке.