Bevezetés az adattudományba: Big Data, gépi tanulás és még sok más, Python eszközökkel

Olvasói vélemények

A könyv átfogó bevezetést nyújt az adattudományba, a Python nyelv felhasználásával és a terület különböző alapvető témáival foglalkozik. Bár hatékonyan magyarázza el a technikákat és az elméleteket, a könyvet kritika érte a kódpéldák hibái és az olvasók számára üzleti környezetben történő elégtelen gyakorlati alkalmazásai miatt. Összességében dicsérik az oktatási értéke miatt, különösen a kezdők és az alapfogalmakat újra átismétlők számára.

⬤ Az adattudomány jól körülhatárolt megközelítése, számos témát lefed, beleértve a gépi tanulást, a NoSQL-adatbázisokat és az olyan nagy adattudományi eszközöket, mint a Spark
⬤ világos szerkezet és szervezés
⬤ kiváló kezdőknek
⬤ gyakorlati példák Pythonban
⬤ erős alap az adattudomány további felfedezéséhez.

⬤ Számos hibát tartalmaz a kódpéldákban, ami potenciálisan zavart okozhat
⬤ nincs elegendő gyakorlati alkalmazási forgatókönyv az üzleti felhasználáshoz
⬤ néhány recenzens túl alapszintűnek találta, vagy nem alkalmas azonnali alkalmazásra munkahelyi környezetben.

(16 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and More, Using Python Tools

Könyv tartalma:

Összefoglaló

A Bevezetés az adattudományba megtanítja, hogyan végezze el azokat az alapvető feladatokat, amelyek az adattudósokat foglalkoztatják. A Python nyelv és a gyakori Python könyvtárak segítségével első kézből tapasztalhatja meg az adatokkal való nagyléptékű foglalkozás kihívásait, és szilárd alapokat szerezhet az adattudományban.

A nyomtatott könyv megvásárlása magában foglalja a Manning Publications ingyenes e-könyvét PDF, Kindle és ePub formátumban.

A technológiáról

Számos vállalatnak szüksége van adattudományi ismeretekkel rendelkező fejlesztőkre, akik a közösségi média marketingtől a gépi tanulásig terjedő projekteken dolgoznak. Annak felfedezése, hogy mit kell megtanulnia ahhoz, hogy adattudósként kezdjen karriert, zavarba ejtőnek tűnhet. Ez a könyv segítséget nyújt az induláshoz.

A könyvről

Az Introducing Data Science Introducing Data Science elmagyarázza a létfontosságú adattudományi fogalmakat, és megtanítja, hogyan végezze el azokat az alapvető feladatokat, amelyek az adattudósokat foglalkoztatják. Felfedezi az adatvizualizációt, a gráfadatbázisokat, a NoSQL használatát és az adattudományi folyamatot. Használni fogja a Python nyelvet és a gyakori Python könyvtárakat, miközben első kézből tapasztalja meg az adatokkal való méretarányos foglalkozás kihívásait. Fedezze fel, hogy a Python segítségével hogyan nyerhet betekintést olyan nagy adathalmazokból, amelyeket több gépen kell tárolni, vagy olyan gyorsan mozgó adatokból, amelyeket egyetlen gép sem tud kezelni. Ez a könyv gyakorlati tapasztalatokat nyújt a legnépszerűbb Python adattudományi könyvtárakkal, a Scikit-learnnel és a StatsModelsszel. A könyv elolvasása után meglesz az a szilárd alap, amelyre szüksége van ahhoz, hogy karriert kezdjen az adattudomány területén.

What's Inside

⬤ Nagyméretű adatok kezelése.

⬤ Bevezetés a gépi tanulásba.

⬤ A Python használata az adatokkal való munkához.

⬤ Adattudományi algoritmusok írása.

Az olvasóról

Ez a könyv feltételezi, hogy Ön jól ismeri a Python vagy egy hasonló nyelv, például a C, Ruby vagy JavaScript kódolvasását. Nem szükséges előzetes tapasztalat az adattudományban.

A szerzőkről

Davy Cielen, Arno D. B. Meysman és Mohamed Ali az Optimately és a Maiton alapítói és ügyvezető partnerei, ahol különböző ágazatokban az adattudományi projektek és megoldások fejlesztésére összpontosítanak.

Tartalomjegyzék

⬤ Adattudomány a nagy adatok világában.

⬤ Az adattudományi folyamat.

⬤ Gépi tanulás.

⬤ Nagyméretű adatok kezelése egyetlen számítógépen.

⬤ Első lépések a nagy adatok terén.

⬤ Jelentkezés a NoSQL mozgalomhoz.

⬤ A gráfadatbázisok térhódítása.

⬤ Szövegbányászat és szövegelemzés.

⬤ Adatok vizualizálása a végfelhasználó számára.