Data science з нуля. Аналіз даних на Python
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 4
Приобретая «Наука о данных с нуля. Анализ данных в Python», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Базы данных» вы получите в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Рік видання: 2020
Обкладинка: м'яка
Кількість сторінок: 352
Формат: 168x237
Аналітика даних вважається надзвичайно перспективною галуззю знань. Вона стрімко розвивається і знаходить нові застосування. Професіонали, які вміють витягувати з них корисну інформацію, можуть розраховувати на цікаву роботу та дуже привабливі умови працевлаштування. Однак, щоб стати аналітиком даних, вам потрібно знати математику та статистику, а також навчитися програмувати. Також важливі навички машинного та глибокого навчання. Коли йдеться про таку конкретну галузь, як наука про дані, особливо важливо отримати міцну основу та досконало її зрозуміти.
Цей посібник охоплює основи науки про дані. Пояснюються необхідні елементи математики та статистики. Також представлені методи побудови необхідних інструментів і методи роботи найважливіших алгоритмів. Книгу було створено так, щоб окремі реалізації були максимально прозорими та зрозумілими. Наведені тут приклади написані мовою Python: це досить проста мова для вивчення, а роботу з даними полегшує низка корисних бібліотек Python. Друге видання включає нові теми, такі як глибинне навчання, статистика та обробка природної мови, а також операції з великими наборами даних. Ці проблеми часто виникають у роботі сучасного аналітика даних.
Книга включає, зокрема:
- елементи лінійної алгебри, статистики та теорії ймовірностей;
- збір, очищення та видобуток даних;
- алгоритми моделей аналізу даних;
- основи машинного навчання; MapReduce. Зараз він є науковим співробітником Інституту штучного інтелекту Аллена в Сіетлі. Раніше він працював у Google і кількох стартапах. Він живе в Сіетлі, де регулярно відвідує зустрічі місцевої спільноти науковців про дані.
Зміст
Передмова до 2-го видання 11
Передмова до 1-го видання 14
1. Вступ 17
- Важливість даних 17
- Що таке аналіз даних? 17
- Гіпотетична мотивація 18
Визначення ваших найважливіших вузлів 19
Аналітики, яких ви можете знати 21
Зарплата та досвід 23
Оплачені облікові записи 25
Теми, які цікавлять користувачів 26
Що далі? 27
2. Прискорений курс Python 29
- Принципи створення коду Python 29
- Де взяти інтерпретатор Python? 30
- Віртуальні середовища 30
- Форматування з пробілами 31
- Модулі 32
- Польські діакритичні знаки 33
- Функції 33
- Рядки 34
- Винятки 35
- Списки 35
- Кортеж 36
- Словники 37
defaultdict 38
- Лічильник 39
- Набори 39
- Потік керування 40
- Логічні значення 41
- Сортування 42
- Складання списків 42
- Автоматизовані тести та оператор assert 43
- Об’єктно-орієнтоване програмування 43
- Ітератори та генератори 45
- Випадкові 46
- Регулярні вирази 47
- Функціональні інструменти 48
- Функція Zip і розпакування аргументів 48
- Іменовані та неіменовані аргументи 49
- Анотації типів 50