مشخصات کتاب

Data Science Essentials in Python Collect – Organize – Explore – Predict – Value

ویرایش:  
نویسندگان: Dmitry Zinoviev  
سری:  
 
ناشر: Pragmatic Bookshelf 
سال نشر: 2016 
تعداد صفحات: 218 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 10 مگابایت 

در صورت تبدیل فایل کتاب Data Science Essentials in Python Collect – Organize – Explore – Predict – Value به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب ملزومات علم داده در پایتون جمع آوری – سازماندهی – کاوش – پیش بینی – ارزش نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب ملزومات علم داده در پایتون جمع آوری – سازماندهی – کاوش – پیش بینی – ارزش

با این مرجع سریع برای دانشمند داده پرمشغله، از مصنوعات نامرتب و بدون ساختار ذخیره شده در پایگاه های داده SQL و NoSQL به یک مجموعه داده منظم و منظم بروید. درک متن کاوی، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل شبکه داده‌های عددی را با ماژول‌های NumPy و Pandas توصیف و تجزیه و تحلیل می‌کنند و داده‌ها را با استفاده از روش‌های آماری و نظری شبکه‌ای توصیف می‌کنند و نمونه‌های واقعی تجزیه و تحلیل داده‌ها را در محل کار مشاهده می‌کنند. این راه حل یک مرحله ای، علوم داده ضروری مورد نیاز شما در پایتون را پوشش می دهد.
علوم داده یکی از رشته هایی است که سریع ترین رشد را از نظر تحقیقات دانشگاهی، ثبت نام دانشجو و اشتغال دارد. پایتون با انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری خود، به سرعت از زبان R برای پروژه‌های علمی داده پیشی می‌گیرد. مفاهیم علوم داده پایتون را با این مرجع سریع ماژولار به ابزارهای مورد استفاده برای جمع آوری، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و ذخیره داده ها در دسترس خود نگه دارید.
این راه حل یک مرحله ای پایتون، پایگاه های داده، تجزیه و تحلیل شبکه، پردازش زبان طبیعی را پوشش می دهد. ، عناصر یادگیری ماشینی و تجسم. دسترسی به متن ساختاریافته و بدون ساختار و داده های عددی از فایل های محلی، پایگاه های داده و اینترنت. داده ها را مرتب کنید، مرتب کنید و تمیز کنید. کار با پایگاه های داده رابطه ای و غیر رابطه ای، تجسم داده ها، و تجزیه و تحلیل پیش بینی ساده (رگرسیون، خوشه بندی، و درخت های تصمیم). ببینید که چگونه مشکلات تجزیه و تحلیل داده های معمولی مدیریت می شوند. و راه‌حل‌های خود را برای انواع پروژه‌های در مقیاس متوسط ​​امتحان کنید که کار کردن روی آن‌ها سرگرم‌کننده است و در رزومه شما خوب به نظر می‌رسد.
این راهنمای سریع مفید را در کنار خود نگه دارید، چه دانشجو هستید، یک داده‌های سطح پایه تبدیل حرفه ای علم از R به پایتون یا یک توسعه دهنده باتجربه پایتون که نمی خواهد هر تابع و گزینه ای را به خاطر بسپارد.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Go from messy, unstructured artifacts stored in SQL and NoSQL databases to a neat, well-organized dataset with this quick reference for the busy data scientist. Understand text mining, machine learning, and network analysis process numeric data with the NumPy and Pandas modules describe and analyze data using statistical and network-theoretical methods and see actual examples of data analysis at work. This one-stop solution covers the essential data science you need in Python.
Data science is one of the fastest-growing disciplines in terms of academic research, student enrollment, and employment. Python, with its flexibility and scalability, is quickly overtaking the R language for data-scientific projects. Keep Python data-science concepts at your fingertips with this modular, quick reference to the tools used to acquire, clean, analyze, and store data.
This one-stop solution covers essential Python, databases, network analysis, natural language processing, elements of machine learning, and visualization. Access structured and unstructured text and numeric data from local files, databases, and the Internet. Arrange, rearrange, and clean the data. Work with relational and non-relational databases, data visualization, and simple predictive analysis (regressions, clustering, and decision trees). See how typical data analysis problems are handled. And try your hand at your own solutions to a variety of medium-scale projects that are fun to work on and look good on your resume.
Keep this handy quick guide at your side whether youre a student, an entry-level data science professional converting from R to Python, or a seasoned Python developer who doesnt want to memorize every function and option.

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب Коли легше буде. І інші оповідання.

دانلود کتاب Self, Reason, and Freedom: A New Light on Descartes’ Metaphysics

دانلود کتاب Resistance and Revenge: Armenian Assassination of Turkish Leaders Responsible for the 1915 Massacres and Deportations

دانلود کتاب My First Years as a Frenchwoman, 1876-1879

دانلود کتاب Queering Philosophy