Kezdő adatelemzés Python és Jupyter segítségével: Nagy teljesítményű, iparági szabványos eszközök használata a meglévő adatokból származó új, hasznosítható felismerések felszabadításához

Olvasói vélemények

A könyv célja, hogy az olvasók gyorsan elkezdhessék az adattudományt a Python használatával, különösen azok számára, akik már rendelkeznek némi nyelvtudással. Lépésről lépésre útmutatást nyújt a Jupyter és a különböző adattudományi könyvtárak használatához. Míg egyes felhasználók értékelik a strukturált, tanteremszerű formátumot, mások szerint rosszul szervezett és hiányoznak belőle az egyértelmű magyarázatok.

⬤ Gyorsan segíti a felhasználókat az adattudományok terén
⬤ világos, lépésről lépésre bemutatott példák
⬤ jó a Python alapismeretekkel rendelkező olvasóknak
⬤ kedvező árú.

⬤ Gyenge szervezés
⬤ marginális magyarázatok a fogalmakhoz
⬤ egyes felhasználók inkább alternatív forrásokat, például a YouTube-ot választják.

(5 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Beginning Data Analysis with Python And Jupyter: Use powerful industry-standard tools to unlock new, actionable insight from your existing data

Könyv tartalma:

Az adattudományokba való belevágásnak nem kell nehézkesnek lennie. Ez a lépésről lépésre haladó útmutató ideális kezdőknek, akik ismernek egy kicsit Pythonul, és gyors, gyors bevezetést keresnek. Főbb jellemzők Ismerkedjen meg a Jupyter ökoszisztémával és néhány példaadatkészlettel Ismerje meg a legfontosabb gépi tanulási fogalmakat, például az SVM-et, a KNN osztályozókat és a Random Foresteket Fedezze fel, hogyan használhatja a webkaparást a saját, testre szabott adatkészletek összegyűjtéséhez és elemzéséhez Könyv leírása

Ismerje meg a belépő szintű adattudományhoz szükséges készségeket ezen a gyakorlatias Python és Jupyter tanfolyamon. Megismerkedhetsz az Anaconda disztribúció részét képező, leggyakrabban használt könyvtárakkal, majd valódi adatkészletekkel vizsgálhatod meg a gépi tanulási modelleket, hogy elsajátíthasd a való világhoz szükséges készségeket és tapasztalatokat. Befejezésül megmutatjuk, hogy milyen egyszerű lehet saját adatokat kaparni és gyűjteni a nyílt webről, hogy az új készségeket gyakorlati környezetben is alkalmazhassa. Amit megtanulhat A lehetséges vizsgálati területek azonosítása és feltáró adatelemzés elvégzése Gépi tanulási osztályozási stratégia megtervezése és osztályozási modellek betanítása Validálási görbék és dimenziócsökkentés használata a modellek hangolásához és továbbfejlesztéséhez Táblázatos adatok kaparása weboldalakról és Pandas DataFrame-ekké alakítása Interaktív, webbarát vizualizációk létrehozása az eredmények egyértelmű közléséhez Kiknek szól ez a könyv?

Ez a könyv ideális a különböző munkaköri leírásokkal rendelkező szakemberek számára, mivel az adattudomány növekvő népszerűsége és hozzáférhetősége miatt számos iparágban. Szükséged lesz némi előzetes tapasztalatra a Python nyelvvel, az olyan könyvtárakkal, mint a Pandas, a Matplotlib és a Pandas végzett korábbi munka hasznos előnyt jelent. Tartalomjegyzék Jupyter alapjai Adattisztítás és haladó gépi tanulás Webkaparás és interaktív vizualizációk