Основы Python для Data Science — Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения. Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. Затем перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. Затем, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.
Unleash the power of Python for your data analysis projects with For Dummies!Python is the preferred programming language for data scientists and combines the best features of Matlab, Mathematica, and R into libraries specific to data analysis and visualization.
За последние несколько лет ландшафт программирования обработки естественного языка резко изменился. Подходы машинного обучения теперь требуют зрелых инструментов, таких как библиотека scikit-learn для Python. Это практическое руководство показывает программистам и ученым, которые имеют промежуточный уровень понимания Python, а также базовое пониман ...
The fast and easy way to learn Python programming and statistics. Python is a general-purpose programming language created in the late 1980s - and named after Monty Python - that's used by thousands of people to do things from testing microchips at Intel, to powering Instagram, to building video games with the PyGame library. Python For Data Scienc ...
Данная подборка книг о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга задач при работе с данными. Книги предоставляют в ваше распоряжение необходимую теоретическую информацию и содержат множество практических примеров использования библиотек, способствующих решению при программировании на яз ...
Очень многие задачи в области Computer Science, которые сначала кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинн ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
