ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning and More, Using Python tools

دانلود کتاب معرفی علم داده: داده های بزرگ، یادگیری ماشین و موارد دیگر، با استفاده از ابزارهای پایتون

Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning and More, Using Python tools

مشخصات کتاب

Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning and More, Using Python tools

ویرایش: 1 
نویسندگان: , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 1633430030, 9781633430037 
ناشر: Manning Publications 
سال نشر: 2016 
تعداد صفحات: 322 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 11 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 50,000

در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 10


در صورت تبدیل فایل کتاب Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning and More, Using Python tools 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 معرفی علم داده: داده های بزرگ، یادگیری ماشین و موارد دیگر، با استفاده از ابزارهای پایتون 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 معرفی علم داده: داده های بزرگ، یادگیری ماشین و موارد دیگر، با استفاده از ابزارهای پایتون



خلاصه

معرفی علم داده به شما می آموزد که چگونه وظایف اساسی را که دانشمندان داده را به خود مشغول می کند انجام دهید. با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه‌های رایج پایتون، از نزدیک با چالش‌های مقابله با داده‌ها در مقیاس مواجه خواهید شد و پایه محکمی در علم داده به دست خواهید آورد.

خرید کتاب چاپی شامل رایگان است. کتاب الکترونیکی در قالب‌های PDF، Kindle و ePub از انتشارات Manning.

درباره فناوری

بسیاری از شرکت‌ها برای کار بر روی پروژه‌های مختلف به توسعه دهندگانی با مهارت‌های علم داده نیاز دارند. از بازاریابی رسانه های اجتماعی گرفته تا یادگیری ماشینی. کشف آنچه برای شروع حرفه ای به عنوان دانشمند داده باید یاد بگیرید ممکن است گیج کننده به نظر برسد. این کتاب برای کمک به شما برای شروع طراحی شده است.

درباره کتاب

معرفی علم دادهمعرفی علم داده داده های حیاتی را توضیح می دهد. علم مفاهیم را به شما می آموزد و به شما می آموزد که چگونه وظایف اساسی را که دانشمندان داده را به خود مشغول می کند انجام دهید. شما تجسم داده ها، پایگاه داده های نمودار، استفاده از NoSQL و فرآیند علم داده را بررسی خواهید کرد. شما از زبان پایتون و کتابخانه‌های رایج پایتون استفاده خواهید کرد، زیرا چالش‌های مقابله با داده‌ها در مقیاس را تجربه می‌کنید. کشف کنید که چگونه پایتون به شما اجازه می‌دهد از مجموعه‌های داده‌ای به‌قدری بزرگ که باید در چندین ماشین ذخیره شوند یا از داده‌هایی که به‌قدری سریع حرکت می‌کنند که هیچ ماشینی نمی‌تواند آن‌ها را مدیریت کند، بینش به دست آورید. این کتاب تجربه عملی را با محبوب ترین کتابخانه های علوم داده پایتون، Scikit-learn و StatsModels به شما می دهد. پس از خواندن این کتاب، پایه محکمی برای شروع حرفه ای در علم داده خواهید داشت.

چه چیزی در داخل است

  • مدیریت داده های بزرگ
  • مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • استفاده از پایتون برای کار با داده
  • نوشتن الگوریتم های علم داده

درباره Reader

این کتاب فرض می کند که شما در خواندن راحت هستید کد در پایتون یا یک زبان مشابه مانند C، Ruby یا JavaScript. هیچ تجربه قبلی با علم داده لازم نیست.

درباره نویسندگان

Davy Cielen، Arno D. B. Meysman< /b>، و محمد علی بنیانگذاران و شرکای مدیریت Optimately و Maiton هستند که در آنجا بر توسعه پروژه ها و راه حل های علم داده در بخش های مختلف تمرکز می کنند.

فهرست مطالب

  1. علم داده در دنیای کلان داده
  2. فرایند علم داده< li>یادگیری ماشین
  3. بهره برداری از داده های بزرگ در یک کامپیوتر منفرد
  4. اولین گام ها در داده های بزرگ
  5. به جنبش NoSQL بپیوندید
  6. ظهور پایگاه داده های نمودار
  7. متن کاوی و تجزیه و تحلیل متن
  8. تجسم داده ها برای کاربر نهایی

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Summary

Introducing Data Science teaches you how to accomplish the fundamental tasks that occupy data scientists. Using the Python language and common Python libraries, you'll experience firsthand the challenges of dealing with data at scale and gain a solid foundation in data science.

Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

About the Technology

Many companies need developers with data science skills to work on projects ranging from social media marketing to machine learning. Discovering what you need to learn to begin a career as a data scientist can seem bewildering. This book is designed to help you get started.

About the Book

Introducing Data ScienceIntroducing Data Science explains vital data science concepts and teaches you how to accomplish the fundamental tasks that occupy data scientists. You’ll explore data visualization, graph databases, the use of NoSQL, and the data science process. You’ll use the Python language and common Python libraries as you experience firsthand the challenges of dealing with data at scale. Discover how Python allows you to gain insights from data sets so big that they need to be stored on multiple machines, or from data moving so quickly that no single machine can handle it. This book gives you hands-on experience with the most popular Python data science libraries, Scikit-learn and StatsModels. After reading this book, you’ll have the solid foundation you need to start a career in data science.

What’s Inside

  • Handling large data
  • Introduction to machine learning
  • Using Python to work with data
  • Writing data science algorithms

About the Reader

This book assumes you're comfortable reading code in Python or a similar language, such as C, Ruby, or JavaScript. No prior experience with data science is required.

About the Authors

Davy Cielen, Arno D. B. Meysman, and Mohamed Ali are the founders and managing partners of Optimately and Maiton, where they focus on developing data science projects and solutions in various sectors.

Table of Contents

  1. Data science in a big data world
  2. The data science process
  3. Machine learning
  4. Handling large data on a single computer
  5. First steps in big data
  6. Join the NoSQL movement
  7. The rise of graph databases
  8. Text mining and text analytics
  9. Data visualization to the end user




نظرات کاربران