Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 7 olvasói szavazat alapján történt.
Python Data Science: Learn Python in a Week and Master It. An Hands-On Introduction to Big Data Analysis and Mining, a Project-Based Guide
Szeretné megtanulni a Python használatát értelmes betekintést nyerni az adatokból, hogy növelje vállalkozását, de úgy gondolja, hogy túl bonyolult lenne? Vagy talán szeretné tudni, hogyan kell adatokat elemezni egyszerű háztartási problémák megoldására, de nem tudja, hogyan kell ezt csinálni?
Itt a helyzet...Kezdőként valószínűleg attól tart, hogy a programozás nehéz... Az adatelemzés és az adatbányászat megtanulása hónapokig is eltarthat, és nagy lehet a valószínűsége annak, hogy feladja, mielőtt elsajátítaná. Tehát, ha van egy fejlesztendő projektje, gondolkodhatna azon, hogy felfogad egy profi elemzőt, hogy lerövidítse az időt. Ez jó megoldásnak tűnhet, de bizonyára nagyon drága, és ha a választott elemző nem végez megfelelő munkát, akkor is fizetnie kell érte.
A legjobb megoldás egy teljes programozási kézikönyv gyakorlati projektekkel és gyakorlati feladatokkal. A Computer Programming Academy ezt az útmutatót hét fejezetből álló tanfolyamként strukturálta hét napra, és minden szakaszhoz külön gyakorlatokat tanult, hogy lépésről lépésre alkalmazza a tanultakat. Ez a teljesen kezdőkön és a kódolásban már jártas embereken egyaránt tesztelt protokoll kihasználja a merülés elvét, egy hétre koncentrálva a tanulást. Ennek a módszernek az eredménye mindkét hallgatói kategória esetében egy volt: a tanfolyam tartalmát gyorsabban megtanulták és hosszabb ideig emlékeztek rá az átlagot tekintve.
Ebben a könyvben egy első részen fog keresztülmenni, amelyben az adattudomány alapvető és alapvető fogalmait tárgyaljuk, hogy eljusson a következő fejezetekhez, amelyeket kifejezetten azért alkottak meg, hogy segítsenek elsajátítani az összes olyan előrehaladott adatelemzési fogalmat, amelyek szükségesek ahhoz, hogy nagy mennyiségű adatból értékes eredményeket lehessen előállítani.
A részletekben megtanulja:
⬤ Az adattudományi technológiák fontosságát mindennapi életünkben.
⬤ Melyek a leggyakoribb hibák, amelyeket el kell kerülni, amikor az adattudományi Pythonnal kezd el foglalkozni.
⬤ Az adattudományi életciklus 5 szakasza a leggyakrabban használt alkalmazások alapján.
⬤ 3 fontos intézkedés szükséges a nagy adatokból való betekintés megszerzéséhez
⬤ Melyek az adatbányászati folyamat előnyei a valós világ problémáinak megoldásában.
⬤ Az adatelemzési eszközök, amelyek megkönnyítik az életét
⬤ 3 kulcsfontosságú keretrendszer, amelyet ismernie kell ahhoz, hogy a strukturálatlan és rendezetlen adatokat jelentős felismerésekké alakítsa át.
⬤ Hogyan töltsd le és használd a főbb Python alapú adatelemző könyvtárakat?
⬤ Egy egyszerű módszer a prediktív analitika bevezetésére, hogy kevesebb mint 7 nap alatt megoldjon egy üzleti problémát.
⬤ Egy bevált stratégia az ügyfelek viselkedésének elemzésére szolgáló prediktív modellek fejlesztéséhez
⬤ GYakorlatok és kvízkérdések minden fejezet végén, hogy azonnal átismételje a tanultakat.
⬤ Extra tartalom, amelyet kíváncsi technológia-rajongóként értékelni fogsz
Miért más ez a könyv? A piacon kapható könyvek többsége csak röviden veszi szemügyre az adattudományt, bemutatva néhány témakört, de konkrétan soha nem megy mélyre. Az adatelemzés és adatbányászat megtanulásának legjobb módja a gyakorlat, és ezzel a kézikönyvvel alkalmazható projekteket dolgozhatsz fel, hogy megszilárdítsd a tudásodat, és hatalmas sikerélményre tegyél szert.
Ez az, amit ez az útmutató kínál Önnek, még akkor is, ha teljesen új a 2020-as programozásban, vagy ha programozóként szeretné bővíteni a készségeit.
Szeretne többet tudni?
Görgessen fel az oldal tetejére, és válassza a VÁSÁRLÁS gombot. A Python mesterré válás kulcsa egy kattintással elérhető
