reklama - zainteresowany?

Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II - Helion

Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II
ebook
Autor: Alberto Boschetti, Luca Massaron
Tytuł oryginału: Python Data Science Essentials - Second Edition
Tłumaczenie: Tomasz Walczak
ISBN: 978-83-283-3424-3
stron: 320, Format: ebook
Data wydania: 2017-05-12
Księgarnia: Helion

Cena książki: 59,00 zł

Dodaj do koszyka Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II

Tagi: Big data | Python - Programowanie

Nauka o danych jest nową, interdyscyplinarną dziedziną, funkcjonującą na pograniczu algebry liniowej, modelowania statystycznego, lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego oraz metod akumulacji danych. Jest przydatna między innymi dla analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania i osób zajmujących się sztuczną inteligencją. Szczególnie praktycznym narzędziem dla tych specjalistów jest język Python, który zapewnia doskonałe środowisko do analizy danych, uczenia maszynowego i algorytmicznego rozwiązywania problemów.

Niniejsza książka jest doskonałym wprowadzeniem do nauki o danych. Jej autorzy wskażą Ci prostą i szybką drogę do rozwiązywania różnych problemów z tego obszaru za pomocą Pythona oraz powiązanych z nim pakietów do analizy danych i uczenia maszynowego. Dzięki lekturze przejdziesz przez kolejne etapy modyfikowania i wstępnego przetwarzania danych, poznając przy tym podstawowe operacje związane z wczytywaniem danych, przekształcaniem ich, poprawianiem na potrzeby analiz, eksplorowaniem i przetwarzaniem. Poza podstawami opanujesz też zagadnienia uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego, techniki analizy grafów oraz wizualizacji danych.

Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce:

  • konfiguracja środowiska Jupyter Notebook
  • najważniejsze operacje stosowane w nauce o danych
  • potoki danych i uczenie maszynowe
  • wprowadzenie do grafów i wizualizacje
  • biblioteki i pakiety Pythona służące do badań danych

Nauka o danych — fascynujące algorytmy i potężne grafy!


Alberto Boschetti specjalizuje się w przetwarzaniu sygnałów i statystyce. Jest doktorem inżynierii telekomunikacyjnej. Zajmuje się przetwarzaniem języków naturalnych, analityką behawioralną, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem rozproszonym.

Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.

Dodaj do koszyka Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II

 

Osoby które kupowały "Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II", wybierały także:

  • Excel 2013. Kurs video. Poziom drugi. Przetwarzanie i analiza danych
  • Microsoft Excel 2016 Analiza i modelowanie danych biznesowych
  • Microsoft Excel 2010 Analiza i modelowanie danych biznesowych
  • Google Analytics. Integracja i analiza danych

Dodaj do koszyka Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II

Spis treści

Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II eBook -- spis treści

O autorach (9)

O recenzencie (10)

Wprowadzenie (11)

Rozdział 1. Pierwsze kroki (15)

  • Wprowadzenie do nauki o danych i Pythona (16)
  • Instalowanie Pythona (17)
    • Python 2 czy Python 3? (18)
    • Instalacja krok po kroku (19)
    • Instalowanie pakietów (20)
    • Aktualizowanie pakietów (22)
    • Dystrybucje naukowe (22)
    • Środowiska wirtualne (25)
    • Krótki przegląd podstawowych pakietów (28)
  • Wprowadzenie do środowiska Jupyter (37)
    • Szybka instalacja i pierwsze testowe zastosowanie (41)
    • Magiczne polecenia w Jupyterze (42)
    • W jaki sposób notatniki Jupytera mogą być pomocne dla badaczy danych? (44)
    • Zastępniki Jupytera (49)
  • Zbiory danych i kod używane w książce (50)
    • Proste przykładowe zbiory danych z pakietu scikit-learn (50)
  • Podsumowanie (59)

Rozdział 2. Przekształcanie danych (61)

  • Proces pracy w nauce o danych (62)
  • Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych za pomocą biblioteki pandas (64)
    • Szybkie i łatwe wczytywanie danych (64)
    • Radzenie sobie z problematycznymi danymi (67)
    • Radzenie sobie z dużymi zbiorami danych (70)
    • Dostęp do danych w innych formatach (73)
    • Wstępne przetwarzanie danych (75)
    • Wybieranie danych (78)
  • Praca z danymi kategorialnymi i tekstowymi (81)
    • Specjalny rodzaj danych - tekst (83)
    • Scraping stron internetowych za pomocą pakietu Beautiful Soup (89)
  • Przetwarzanie danych za pomocą pakietu NumPy (92)
    • N-wymiarowe tablice z pakietu NumPy (92)
    • Podstawowe informacje o obiektach ndarray z pakietu NumPy (93)
  • Tworzenie tablic z pakietu NumPy (95)
    • Przekształcanie list w jednowymiarowe tablice (95)
    • Kontrolowanie ilości zajmowanej pamięci (96)
    • Listy niejednorodne (98)
    • Od list do tablic wielowymiarowych (99)
    • Zmiana wielkości tablic (100)
    • Tablice generowane przez funkcje z pakietu NumPy (101)
    • Pobieranie tablicy bezpośrednio z pliku (102)
    • Pobieranie danych ze struktur z biblioteki pandas (103)
  • Szybkie operacje i obliczenia z użyciem pakietu NumPy (104)
    • Operacje na macierzach (106)
    • Tworzenie wycinków i indeksowanie tablic z pakietu NumPy (108)
    • Dodawanie "warstw" tablic z pakietu NumPy (110)
  • Podsumowanie (112)

Rozdział 3. Potok danych (113)

  • Wprowadzenie do eksploracji danych (113)
  • Tworzenie nowych cech (117)
  • Redukcja liczby wymiarów (120)
    • Macierz kowariancji (120)
    • Analiza głównych składowych (121)
    • Analiza głównych składowych dla big data - typ RandomizedPCA (125)
    • Analiza czynników ukrytych (126)
    • Liniowa analiza dyskryminacyjna (127)
    • Analiza ukrytych grup semantycznych (128)
    • Analiza składowych niezależnych (129)
    • Analiza głównych składowych oparta na funkcji jądra (129)
    • Algorytm t-SNE (131)
    • Ograniczone maszyny Boltzmanna (132)
  • Wykrywanie i traktowanie wartości odstających (133)
    • Wykrywanie obserwacji odstających za pomocą technik jednoczynnikowych (134)
    • Klasa EllipticEnvelope (136)
    • Klasa OneClassSVM (140)
  • Miary używane do walidacji (144)
    • Klasyfikacja wieloklasowa (144)
    • Klasyfikacja binarna (147)
    • Regresja (148)
  • Testy i walidacja (148)
  • Walidacja krzyżowa (153)
    • Iteratory walidacji krzyżowej (155)
    • Próbkowanie i bootstrapping (157)
  • Optymalizacja hiperparametrów (159)
    • Tworzenie niestandardowych funkcji oceny (162)
    • Skracanie czasu przeszukiwania siatki parametrów (164)
  • Wybór cech (166)
    • Wybór na podstawie wariancji cech (167)
    • Wybór za pomocą modelu jednoczynnikowego (168)
    • Rekurencyjna eliminacja (169)
    • Wybór na podstawie stabilności i regularyzacji L1 (171)
  • Opakowywanie wszystkich operacji w potok (173)
    • Łączenie cech i tworzenie łańcuchów transformacji (174)
    • Tworzenie niestandardowych funkcji transformacji (176)
  • Podsumowanie (177)

Rozdział 4. Uczenie maszynowe (179)

  • Przygotowywanie narzędzi i zbiorów danych (179)
  • Regresja liniowa i logistyczna (181)
  • Naiwny klasyfikator bayesowski (184)
  • Algorytm kNN (187)
  • Algorytmy nieliniowe (188)
    • Stosowanie algorytmu SVM do klasyfikowania (190)
    • Stosowanie algorytmów SVM do regresji (192)
    • Dostrajanie algorytmu SVM (193)
  • Strategie oparte na zestawach algorytmów (195)
    • Pasting z użyciem losowych próbek (196)
    • Bagging z użyciem słabych klasyfikatorów (196)
    • Podprzestrzenie losowe i obszary losowe (197)
    • Algorytmy Random Forests i Extra-Trees (198)
    • Szacowanie prawdopodobieństwa na podstawie zestawów (200)
    • Sekwencje modeli - AdaBoost (202)
    • Metoda GTB (202)
    • XGBoost (203)
  • Przetwarzanie big data (206)
    • Tworzenie przykładowych dużych zbiorów danych (207)
    • Skalowalność ze względu na ilość danych (208)
    • Radzenie sobie z szybkością napływu danych (210)
    • Radzenie sobie z różnorodnością (211)
    • Przegląd algorytmów z rodziny SGD (213)
  • Wprowadzenie do uczenia głębokiego (214)
  • Krótkie omówienie przetwarzania języka naturalnego (221)
    • Podział na tokeny (221)
    • Stemming (222)
    • Oznaczanie części mowy (223)
    • Rozpoznawanie nazw własnych (224)
    • Stop-słowa (225)
    • Kompletny przykład z obszaru nauki o danych - klasyfikowanie tekstu (225)
  • Przegląd technik uczenia nienadzorowanego (227)
  • Podsumowanie (237)

Rozdział 5. Analizy sieci społecznościowych (239)

  • Wprowadzenie do teorii grafów (239)
  • Algorytmy dla grafów (244)
  • Wczytywanie grafów, zapisywanie ich w pliku i pobieranie z nich podpróbek (252)
  • Podsumowanie (255)

Rozdział 6. Wizualizacje, wnioski i wyniki (257)

  • Wprowadzenie do pakietu Matplotlib (257)
    • Rysowanie krzywych (259)
    • Stosowanie paneli (260)
    • Wykresy punktowe określające relacje w danych (262)
    • Histogramy (263)
    • Wykresy słupkowe (264)
    • Wyświetlanie rysunków (265)
    • Wybrane przykłady graficzne z użyciem pakietu pandas (268)
    • Wykresy punktowe (271)
    • Metoda współrzędnych równoległych (273)
  • Opakowywanie poleceń z pakietu Matplotlib (274)
    • Wprowadzenie do biblioteki seaborn (274)
    • Wzbogacanie możliwości z zakresu eksploracji danych (279)
  • Interaktywne wizualizacje z użyciem pakietu Bokeh (284)
  • Zaawansowane reprezentacje dotyczące uczenia się na podstawie danych (288)
    • Krzywe uczenia (288)
    • Krzywe walidacji (290)
    • Znaczenie cech w algorytmie Random Forests (292)
    • Wykresy częściowej zależności oparte na drzewach GBT (293)
    • Budowanie serwera predykcji w modelu ML-AAS (294)
  • Podsumowanie (299)

Dodatek A. Utrwalanie podstaw Pythona (301)

  • Lista zagadnień do nauki (302)
    • Listy (302)
    • Słowniki (304)
    • Definiowanie funkcji (305)
    • Klasy, obiekty i programowanie obiektowe (307)
    • Wyjątki (308)
    • Iteratory i generatory (309)
    • Instrukcje warunkowe (310)
    • Wyrażenia listowe i słownikowe (311)
  • Nauka przez obserwację, lekturę i praktykę (311)
    • Masowe otwarte kursy online (311)
    • PyCon i PyData (312)
    • Interaktywne sesje w Jupyterze (312)
    • Nie wstydź się - podejmij wyzwanie (312)

Skorowidz (315)

Dodaj do koszyka Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2020 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.