Python для Data Science

В эпоху больших данных и машинного обучения книга «Python для data science» автора Юлия Васильева представляет собой незаменимый ресурс для всех, кто стремится освоить анализ данных и машинное обучение с помощью Python. Применяется в образовательных программах и рекомендована специалистами по анализу данных.

Это пособие предлагает глубокое погружение в мир data science, охватывая широкий спектр тем: от основ Python до продвинутых техник анализа данных и машинного обучения. Автор подробно и понятно объясняет, как использовать этот язык программирования для эффективной работы с данными. Объяснение сопровождается практическими задачами и решениями, основанными на реальных кейсах.

Издание считается необходимым ресурсом для всех, кто хочет освоить или углубить свои знания в области анализа данных и машинного обучения с использованием Python. Подходит как самостоятельное пособие, так и в дополнение к профильным курсам.

Что внутри книги «Python для data science»?

1. Основы Python для Data Science. Введение в основные библиотеки, такие как NumPy, Pandas и Matplotlib.
2. Обработка и анализ данных. Техники предварительной обработки, очистки и анализа. Пошагово рассматриваются реальные задачи.
3. Машинное обучение с Python. Основы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, а также использование популярных библиотек, таких как scikit-learn. Данный подход показал эффективность в прикладных проектах.
4. Продвинутые темы. Введение в нейронные сети, глубокое обучение и использование библиотеки TensorFlow.
5. Практические примеры и кейсы. Реальные проекты и задачи для закрепления полученных знаний. Среди заданий Вы найдете реальные приложения, в том числе службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.

Содержание книги

Как и где применяется материал издания на практике?

Изучив книгу, Вы получите навыки, востребованные как в индустрии, так и в исследовательской работе. Полученные знания применимы в реальных проектах, где важна скорость, точность и интерпретируемость анализа.

• Создание моделей прогнозирования продаж и клиентского поведения в e-commerce.
• Обработка и визуализация больших массивов данных в маркетинговых и BI-отчётах.
• Разработка систем рекомендаций для онлайн-сервисов и платформ.
• Построение предиктивных моделей для финансовых рынков и оценки рисков.
• Анализ пользовательских данных и автоматизация отчётности для цифровых продуктов.

FAQ

Скачайте книгу «Python для data science» сегодня, чтобы раскрыть свой потенциал в мире анализа данных и машинного обучения с помощью Python. Это пособие сочетает теоретические основы, практические навыки и современные технологии, делая его идеальным выбором для начинающих и опытных специалистов в области data science. Рекомендуется аналитиками, использующими Python в ежедневной работе.