Python Data Science Essentials: A practitioner's guide covering essential data science principles, tools, and techniques, 3rd Edition
- Autorzy
- Wydawca
- Wydania
2
- Język
- Angielski
- Format
- Kategoria
Literatura Faktu
Gain useful insights from your data using popular data science tools
Key Features
• A one-stop guide to Python libraries such as pandas and NumPy
•
• Comprehensive coverage of data science operations such as data cleaning and data manipulation
•
• Choose scalable learning algorithms for your data science tasks
•
Book Description
Fully expanded and upgraded, the latest edition of Python Data Science Essentials will help you succeed in data science operations using the most common Python libraries. This book offers up-to-date insight into the core of Python, including the latest versions of the Jupyter Notebook, NumPy, pandas, and scikit-learn.
The book covers detailed examples and large hybrid datasets to help you grasp essential statistical techniques for data collection, data munging and analysis, visualization, and reporting activities. You will also gain an understanding of advanced data science topics such as machine learning algorithms, distributed computing, tuning predictive models, and natural language processing. Furthermore, You'll also be introduced to deep learning and gradient boosting solutions such as XGBoost, LightGBM, and CatBoost.
By the end of the book, you will have gained a complete overview of the principal machine learning algorithms, graph analysis techniques, and all the visualization and deployment instruments that make it easier to present your results to an audience of both data science experts and business users
What you will learn
• Set up your data science toolbox on Windows, Mac, and Linux
•
• Use the core machine learning methods offered by the scikit-learn library
•
• Manipulate, fix, and explore data to solve data science problems
•
• Learn advanced explorative and manipulative techniques to solve data operations
•
• Optimize your machine learning models for optimized performance
•
• Explore and cluster graphs, taking advantage of interconnections and links in your data
Who this book is for
If you're a data science entrant, data analyst, or data engineer, this book will help you get ready to tackle real-world data science problems without wasting any time. Basic knowledge of probability/statistics and Python coding experience will assist you in understanding the concepts covered in this book.
© 2018 Packt Publishing (E-book): 9781789531893
Wydanie
E-book: 28 września 2018
Inne wydania
Inni polubili także ...
- Właśnie że tak! Nigdy w życiu! 20 lat później Katarzyna Grochola
- Harry Potter i Kamień Filozoficzny J.K. Rowling
- Wiedźmin Andrzej Sapkowski
- Krew elfów Andrzej Sapkowski
- Gra o tron audiobook George R.R. Martin
- Projekt Hail Mary Andy Weir
- Rozdroże kruków Andrzej Sapkowski
- Dom bestii Katarzyna Bonda
- Potęga podświadomości Joseph Murphy
- Tajemnica zbrodni w butiku Ultimo Olga Herring, Łukasz Herring
- Cały ten błękit Melissa Da Costa
- Wędrówka dusz: Tajemnice życia po życiu plik audio dr Michael Newton
- Zdążyć przed Panem Bogiem Hanna Krall
- Nigdy w życiu Katarzyna Grochola
- Pierwsza sprawa. Komisarz Oczko (1) Tomasz Wandzel
Wybierz swoją subskrypcję:
Wypróbuj przez 7 dni
Ponad 500 000 tytułów w cenie jednego abonamentu
Słuchaj i czytaj w trybie offline
Ekskluzywne produkcje audio Storytel Original
Tryb dziecięcy Kids Mode
Anuluj kiedy chcesz
Premium
Dla tych, którzy słuchają i czytają niemal każdego dnia.
34.90 zł /30 dni
1 konto
50 godzin/miesięcznie
Anuluj w dowolnym momencie
Unlimited
Dla tych, którzy chcą słuchać i czytać bez limitów.
44.90 zł /30 dni
1 konto
Nieograniczony Dostęp
Słuchanie bez limitów
Anuluj w dowolnym momencie
Family
Dla tych, którzy chcą dzielić się historiami ze znajomymi i rodziną.
Od 59.90 zł /30 dni
2-3 konta
Nieograniczony Dostęp
Słuchanie bez limitów
Anuluj w dowolnym momencie
Ty + 1 członek rodziny
2 konta59.90 zł /30 dni
Basic
Dla tych, którzy słuchają i czytają od czasu do czasu.
24.90 zł /30 dni
1 konto
25 godzin/miesięcznie
Anuluj w dowolnym momencie
