Мюллер Джон Поль. Python для чайников

Перевод с английского. — СПб: БХВ-Петербург, 2017. — 336 с. — ISBN 978-5-9775-3758-2. Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. В объёмах, достаточных для начала работы в области...

3-е изд. — СПб.: Питер, 2014. — 416 с.: ил. — ISBN 9785459003147, 9781435455009. Эта книга - идеальное пособие для начинающих изучать Python. Руководство, написанное опытным разработчиком и преподавателем, научит фундаментальным принципам программирования на примере создания простых игр. Вы приобретете необходимые навыки для разработки приложений на Python и узнаете, как их...

М.: O’Reilly Media, 2017. — 392 с. Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем...

2-е изд. — Пер. с англ. и ред. В.А. Коваленко. — СПб.: Диалектика, 2020. — 514 с.: ил. — ISBN 978-5-907203-47-1. Наука о данных — это вовсе не страшно! Изучите программирование на языке Python для анализа данных и статистики. Пишите код в облаке, используя Google Colab. Обменивайтесь данными и визуализируйте информацию. Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не...

СПб.: Питер, 2017. — 336 c. — ISBN: 978-5-496-03023-6. Перед вами - увлекательная книга, которую по достоинству оценит любой неравнодушный программист и даже бывалый питонщик. Она составлена на основе одноименного онлайнового руководства и содержит наработки многочисленных профессионалов и энтузиастов, знающих, что такое Python, и чего вы от него хотите. Проверенные методы и...

СПб.: Питер, 2017. — 336 с. — (Библиотека программиста). — ISBN: 9785496025171. Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения,...