Data Science, наука о данных с нуля, Граc Дж., 2017.
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу к ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
Python 2 и Python 3.
Сегодня используются две главные разновидности Python: Python версии 2х существует уже в течение многих лет и все еще широко применяется, в то время как Python версии 3.x, которая не является обратно несовместимой с Python 2, становится все более популярной, т. к. эта версия Python взята за основу для дальнейшего развития.
Один из главных факторов, сдерживающих повсеместное принятие Python 3,__
недостаточная поддержка сторонних библиотек, в частности связанных с разработкой
геоприложений или визуальных интерфейсов. Но мир не стоит на месте, а вместе с ним и Python 3, и все крупнейшие библиотеки, которые указаны в этой книге, теперь в равной степени можно выполнять, используя Python 3. Все примеры программного кода в этой книге преобразованы таким образом, чтобы использовать синтаксис Python 3. К счастью, различия в синтаксисе между Python 2 и Python 3 предельно простые и потребуют незначительных изменений. В простых примерах часто единственное отличие состоит в том, что в версии Python 3 после оператора print требуются круглые скобки; все остальные отличия задокументированы в сносках.
Купить .
По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.
По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.
По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.
On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.
Теги: Data Science :: Граc :: 2017
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Чистый Python, тонкости программирования для профи, Бейдер Д., 2018
- Python-cheatsheet Documentation, 2018
- Django, разработка веб-приложений на Python, Форсье Д., Биссекс Я., Чан У., 2010
- Обработка изображений с помощью OpenCV, Гарсия Г.Б., Суарес О.Д., Аранда Х.Л.Э., Терсеро Х.С., Грасиа И.С., Энано Н.В., 2016
- Введение в язык программирования Питон, Дьяконов А., 2016
- Автостопом по Python, Рейтц К., Шлюссер Т., 2017
- Django, практика создания Web-сайтов на Python, Дронов В.А., 2016
- Создание микросервисов, Ньюмен С., 2016