Alapvető Python az adattudományhoz

Értékelés:   (4.4 az 5-ből)

Alapvető Python az adattudományhoz (Kennedy Behrman)

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 8 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Foundational Python for Data Science

Könyv tartalma:

Az adattudomány és a gépi tanulás - a világ két legforróbb területe - a legkülönbözőbb műszaki, üzleti és bölcsészettudományi területekről vonzza a tehetségeket. A Python, a világ első számú programozási nyelve az adattudomány és a gépi tanulás legnépszerűbb nyelve is.

Ez az első olyan útmutató, amelyet kifejezetten arra terveztek, hogy a legkülönbözőbb háttérrel rendelkező emberek millióinak segítsen megtanulni a Pythont, hogy használni tudják az adattudomány és a gépi tanulás területén. Kennedy Behrman, az adattudomány vezető oktatója és gyakorlati szakembere először végigvezet a Python és a Jupyter notebook segítségével történő első kódolási tanulás folyamatán, majd bemutatja a kulcsfontosságú könyvtárakat, amelyeket minden Python adattudományi programozónak el kell sajátítania.

Miután megtanulta ezeket az alapokat, Behrman bemutatja a középhaladó és alkalmazott Python-technikákat a valós problémamegoldáshoz. Az Foundational Python for Data Science mindvégig gyakorlati feladatokat, tanulási értékeléseket, esettanulmányokat és egyebeket mutat be - mindezt colab (jupyter-kompatibilis) notebookokkal létrehozva, így az összes kódolási példát interaktívan, szoftverek telepítése vagy konfigurálása nélkül hajthatja végre.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9780136624356
Szerző:
Kiadó:
Nyelv:angol
Kötés:Puha kötés

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Alapvető Python az adattudományhoz - Foundational Python for Data Science
Az adattudomány és a gépi tanulás - a világ két legforróbb területe -...
Alapvető Python az adattudományhoz - Foundational Python for Data Science

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)