Adattudomány Pythonnal

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 11 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Data Science with Python

Könyv tartalma:

Használja ki a Python adattudományi könyvtárak és a fejlett gépi tanulási technikák erejét a nagy, strukturálatlan adathalmazok elemzésére és egy adott jövőbeli esemény bekövetkezésének előrejelzésére. Főbb jellemzők Fedezze fel az adattudomány mélységeit az adatgyűjtéstől a vizualizációig Tanulja meg részletesen a pandas, a scikit-learn és a Matplotlib programokat Tanulmányozza a különböző adattudományi algoritmusokat valós adatkészletek segítségével Könyv leírása

Az Adattudomány Pythonnal az adattudomány bemutatásával kezdődik, és megtanítja az adattudományi kódolási környezet létrehozásához szükséges csomagok telepítését. A gépi tanulás három fő technikáját ismerheti meg: a felügyelet nélküli tanulást, a felügyelt tanulást és a megerősítéses tanulást. Megismerkedhet az alapvető osztályozási és regressziós technikákkal is, mint például a támogató vektorgépek, a döntési fák és a logisztikus regresszió.

A fejezetek során megismerkedhet a Python nyelv alapvető függvényeivel, adatszerkezeteivel és szintaxisával, amelyek segítségével könnyedén kezelheti a nagy adathalmazokat. Megismerkedsz a NumPy és pandas könyvtárakkal a mátrixszámításokhoz és az adatmanipulációhoz, tanulmányozod, hogyan használhatod a Matplotlib-et rendkívül testreszabható vizualizációk készítéséhez, és alkalmazhatod az XGBoost boosting algoritmust előrejelzések készítéséhez. A befejező fejezetekben a konvolúciós neurális hálózatokkal (CNN), mélytanulási algoritmusokkal ismerkedhet meg, amelyeket arra használnak, hogy megjósolják, mi van egy képen. Azt is megérti majd, hogyan lehet emberi mondatokat betáplálni egy neurális hálózatba, hogyan lehet a modellt rávenni a kontextuális információk feldolgozására, és hogyan lehet emberi nyelvfeldolgozó rendszereket létrehozni az eredmény előrejelzésére.

A könyv végére Ön képes lesz megérteni és megvalósítani bármely új adattudományi algoritmust, és magabiztosan kísérletezhet a könyvben tárgyaltaktól eltérő eszközökkel vagy könyvtárakkal. Amit megtanulhatsz Az adatok előfeldolgozása, hogy készen álljanak a gépi tanuláshoz Adatvizualizációk létrehozása a Matplotlib segítségével A scikit-learn használata a dimenziócsökkentés elvégzéséhez a főkomponens-elemzés (PCA) segítségével Osztályozási és regressziós problémák megoldása Jóslatok készítése az XGBoost könyvtár segítségével Képek feldolgozása és gépi tanulási modellek létrehozása a dekódolásukhoz Emberi nyelv feldolgozása előrejelzéshez és osztályozáshoz A TensorBoard használata a képzési metrikák valós idejű nyomon követéséhez A legjobb hiperparaméterek megtalálása a modellhez az AutoML segítségével Kiknek szól ez a könyv?

A Data Science with Python olyan adatelemzőknek, adattudósoknak, adatbázis-mérnököknek és üzleti elemzőknek készült, akik a Python és a gépi tanulási technikák használata felé szeretnének elmozdulni az adatok elemzése és az eredmények előrejelzése érdekében. A Python és az adatelemzés alapszintű ismeretei hasznosnak bizonyulnak a könyvben kifejtett különböző fogalmak megértéséhez. Tartalomjegyzék Előszó Bevezetés az adattudományba és az adatok előfeldolgozásába Adatvizualizáció Bevezetés a gépi tanulásba a Scikit-Learn segítségével Dimenziócsökkentés és felügyelet nélküli tanulás A strukturált adatok elsajátítása A strukturált adatok dekódolása Képek dekódolása Képfeldolgozás Emberi nyelvi tippek és trükkök a szakmában