Эта книга — отличный старт для изучения основ машинного обучения без опыта в программировании. Она предлагает ключевые алгоритмы ML, практические примеры и введение в классическую статистику.

Кроме того, в руководстве представлены материалы по загрузке бесплатных наборов данных, методам их очистки и подготовки к анализу, а также основам нейронных сетей и другим важным аспектам.

В этой книге просто и понятно изложены основы компьютерных технологий. Описаны главные принципы работы с электронными вычислениями и двоичными числами; кратко объяснено устройство компьютерного железа, роль операционной системы и методы передачи данных в интернете.

Читатели получат начальные знания о языках программирования, работая с примерами на С и Python. Каждая глава включает упражнения и проекты для закрепления навыков. Книга полезна всем, кто стремится понять устройство компьютера.

Эта книга предлагает 120 задач, охватывающих различные области, такие как: анализ данных, прогнозирование, классификация и распознавание образов, и многое другое.

Каждая задача детально демонстрирует методы глубокого обучения и нейронных сетей: выбор архитектуры, подготовку данных, обучение и оценку. Примеры кода на Python делают материал доступным для практического освоения.

Книга полезна для специалистов по данным, исследователей, студентов и всех интересующихся современными методами глубокого обучения для науки, технологий и бизнеса.

Эта книга посвящена автоматизации работы с Excel при помощи Python. Рассматриваются дистрибутив Anaconda Python, менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Описаны основные концепции Python и базовые принципы анализа данных с помощью pandas.

Также в книге приводятся методы работы с файлами Excel без использования самого Excel. Особое внимание уделено программированию приложений Excel с использованием пакета xlwings: автоматизация, создание инструментов на Python, применение трекера пакетов и разработка пользовательских функций.

За последние годы технологии значительно изменились: данные стали ключевыми, облака — повсеместными, а автоматизация — необходимой для всех. Python стал одним из ведущих языков программирования. Это руководство покажет, как использовать Python для автоматизации повседневных задач администрирования Linux с помощью утилит DevOps, таких как Docker, Kubernetes и Terraform.

Когда важно, чтобы программа работала быстро и экономила память, на помощь приходят алгоритмы. Книга Джорджа Хайнемана — это практическое руководство, которое кратко и четко объясняет ключевые алгоритмы, применимые в большинстве языков программирования.

Она не требует университетского образования, в отличие от многих учебников с упором на теорию. В книге даны готовые решения, написанные на Python, которые сразу можно использовать для повышения эффективности программ. Алгоритмы сопровождаются иллюстрациями, а исходные коды доступны в открытом доступе.

Если программирование – магия, то веб-скрапинг – настоящее колдовство. Написав простую автоматизированную программу, можно отправлять запросы веб-серверам, получать ответы с данными, а затем анализировать эти данные и извлекать необходимую информацию. Это обновленное третье издание книги не только познакомит вас с веб-скрапингом, но и послужит исчерпывающим руководством по сбору практически любых видов данных в современном Интернете. В части I основное внимание уделено механике веб-скрапинга: как с помощью Python отправлять запросы веб-серверам, обрабатывать ответы и автоматизировать взаимодействие с сайтами. В части II исследуются более конкретные инструменты и приложения, которые пригодятся при любом сценарии веб-скрапинга.

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий.

Книга «Рецепты на Python» предлагает простой и эффективный подход к изучению 63 основных навыков программирования на Python. Вопросы задаются поэтапно, например, «Как найти элементы в последовательности?», после чего предоставляется базовое решение с понятным кодом. Затем рассматриваются другие интересные подходы, такие как поиск подстрок или пользовательские классы. Закрепление полученных знаний происходит через решение задач перед переходом к следующему вопросу.

Автор охватывает все языковые инструменты, необходимые для уверенного владения Python. В процессе изучения книги вы познакомитесь с лучшими методами написания кода на Python. Конкретные рекомендации и иллюстрации помогут освоить каждый инструмент. Множество перекрестных ссылок указывает на возможность повторного использования изученных методов и концепций в разных контекстах.

Эта книга — отличный старт для изучения основ машинного обучения без опыта в программировании. Она предлагает ключевые алгоритмы ML, практические примеры и введение в классическую статистику.

Кроме того, в руководстве представлены материалы по загрузке бесплатных наборов данных, методам их очистки и подготовки к анализу, а также основам нейронных сетей и другим важным аспектам.