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 языке Python большей части задач, возникающих при работе с данными. Книги идеально подойдут как только начинающим осваивать Python, так и опытным программистам на Python.
Список книг. 1. Data Science. Наука о данных с нуля, Грас Джоэл, 2019, 418 стр., pdf. Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц. 2. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение, Плас Дж. Вандер, 2018, 576 стр., pdf. Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как мне считать этот формат данных в мой скрипт? Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение? 3. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных, Силен Д., Мейсман А., Али М., 2017, 336 стр., pdf. Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science. 4. Маккинни У. Python и анализ данных, 2015, 486 стр., djvu. В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, на обработку данных. Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python. 5. Джон Пол Мюллер, Лука Массарон. Python и наука о данных для чайников, 2020, 514 стр., djvu. Наука о данных — это вовсе не страшно! Изучите программирование на языке Python для анализа данных и статистики. Пишите код в облаке, используя Google Colab. Обменивайтесь данными и визуализируйте информацию. Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных. Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой. Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета. Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python. Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое.
Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:
Facebook
Twitter
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта: Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
За ложную информацию бан на месяц
Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:
Код для вставки на сайт или в блог: Код для вставки в форум (BBCode): Прямая ссылка на эту публикацию:
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 ...
Наука о данных — это вовсе не страшно! Изучите программирование на языке Python для анализа данных и статистики. Пишите код в облаке, используя Google Colab. Обменивайтесь данными и визуализируйте информацию. Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещ ...
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 великое множество практических примеров использования библиотек, способствующих решению при программирован ...
Перед вами авторитетный справочник по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версий Python 3.10 и Pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. По ходу дела вы узнаете о последних версиях pandas, NumPy и Jupyter. ...
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.