Értékelés:
A könyv általában jól fogadták a Python kezdők, és szilárd bevezetést nyújt a gépi tanulással és az adatvizualizációval kapcsolatos adatszerkezetek és fogalmak megismeréséhez. Ugyanakkor kritika érte a mélység és a gyakorlati feladatok hiánya miatt.
Előnyök:Kezdők számára jól felépített, könnyen érthető, gyakorlati betekintést nyújt az agyfeldolgozásba és az adatfókuszba, jó összefoglaló a gépi tanulás alapjairól.
Hátrányok:Az árához képest nem túl mélyreható, néhány tipográfiai hiba, a gyakorlati gyakorlatok az alap Pythonra korlátozódnak.
(6 olvasói vélemény alapján)
Python for Data Science: A Crash Course for Data Science and Analysis, Python Machine Learning and Big Data
Ha a Python programozási nyelv által vezérelt adattudomány alapvető koncepcióit szeretné elsajátítani, hogy a legújabb csúcstechnológiák szilárd ismereteit fejlessze, akkor ez az az átfogó könyv, amelyre már régóta várt. Ez a könyv gondosan meg van írva, hogy segítsen elsajátítani a Python programozás alapvető fogalmait és felhasználni a kódolási készségeit nagy mennyiségű adat elemzésére és értékes információk feltárására, amelyek egyébként könnyen elveszhetnek ilyen mennyiségben, még akkor is, ha korábban soha nem tanult semmilyen programozási nyelvet. A Python elsősorban a programozási kód olvashatóságának hangsúlyozására lett tervezve, és szintaxisa lehetővé teszi, hogy kevesebb sornyi kóddal közvetítse az ötleteket.
Ha szeretné megtanulni, hogyan írjon hatékony és eredményes kódokat Pythonban, és elsajátítani ezt a rendkívül intuitív és rugalmas programozási nyelvet, amely számos kódolási projekthez használható, többek között gépi tanulási algoritmusok, webes alkalmazások, adatbányászat és vizualizáció, játékfejlesztés. Akkor ez pontosan az a könyv, amire szüksége van. A könyv néhány kiemelkedő részlete a következőket tartalmazza:
⬤ A TDSP életciklusának öt fő szakasza, amelyek felvázolják a projekt végrehajtásához szükséges interaktív lépéseket, valamint az egyes szakaszokban létrehozott eredményeket.
⬤ A Python telepítési utasításait, hogy letölthesse és telepíthesse a Pythont az operációs rendszerére, és gyakorlati kódolási tapasztalatokat szerezzen.
⬤ Python kódolási fogalmak, például adattípusok, osztályok és objektumok változók, számok, konstruktor függvények, Booleans és még sok más.
⬤ Tanulja meg a különböző adattudományi könyvtárak működését, mint például a Scikit-Learn, amely a gépi tanulás és az adatelemzés arany standardjává fejlődött.
⬤ Mélyüljön el a Matplotlib könyvtárban, amely a SciPy által támogatott vizualizációs eszközöket és tudományos számítási modulokat kínál, és tanulja meg, hogyan hozhat létre különböző grafikonokat a Matplotlib és a Pandas könyvtár segítségével.
⬤ Tanulja meg, hogyan teszi lehetővé a gépi tanulás nagy mennyiségű adat elemzését, és hogyan szolgáltat gyorsabb és pontosabb eredményeket.
⬤ Áttekintés négy különböző gépi tanulási algoritmusról, amelyekkel a rendelkezésre álló adathalmazhoz igazodva létrehozható a kívánt gépi tanulási modell.
⬤ Tudja meg, hogyan képesek a vállalatok előrejelző analitikai modellt alkalmazni, hogy a közösségi média platformokon megosztott ügyfélérzések vagy érzelmek alapján megérthessék a termékeikkel vagy szolgáltatásaikkal kapcsolatos ügyfélinterakciókat.
A könyvben minden koncepciót példákkal és gyakorlatokkal magyarázunk el, így egyszerre tanulhat és tesztelheti a tanultakat. A gépi tanulási technológia alkalmazására számos valós példát adtunk, hogy segítsünk megérteni az összes élvonalbeli technológia jelentőségét a mai világunk alakításában. Ne feledje, a tudás hatalom, és azzal a nagyszerű erővel, amelyet ebből a könyvből meríthet, fel lesz fegyverkezve ahhoz, hogy megalapozott személyes és szakmai technológiai döntéseket hozzon. A Python programozási készségei drasztikusan javulni fognak, és pillanatok alatt készen áll majd saját gépi tanulási modelljének kifejlesztésére.
Tehát ne várj, és kattints arra a BUY NOW gombra Aztán légy jó szamaritánus, és terjeszd a szót a tech-érzékeny barátaidnak és családtagjaidnak, segíts nekik, hogy hozzáférjenek ehhez a hatalomhoz.