Sổ tay khoa học dữ liệu python: pdf

Đối với nhiều nhà nghiên cứu, Python là một công cụ hạng nhất chủ yếu nhờ các thư viện của nó để lưu trữ, thao tác và thu thập dữ liệu chuyên sâu. Một số tài nguyên tồn tại cho các phần riêng lẻ của ngăn xếp khoa học dữ liệu này, nhưng chỉ với Sổ tay khoa học dữ liệu Python, bạn mới có được tất cả - IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn và các công cụ liên quan khác

Các nhà khoa học đang làm việc và những người xử lý dữ liệu quen thuộc với việc đọc và viết mã Python sẽ thấy tài liệu tham khảo bàn làm việc toàn diện này lý tưởng để giải quyết các vấn đề hàng ngày. thao tác, chuyển đổi và làm sạch dữ liệu; . Rất đơn giản, đây là tài liệu tham khảo bắt buộc phải có cho tính toán khoa học bằng Python

• IPython và Jupyter. cung cấp môi trường tính toán cho các nhà khoa học dữ liệu bằng Python
• NumPy. bao gồm ndarray để lưu trữ và thao tác hiệu quả các mảng dữ liệu dày đặc trong Python
• gấu trúc. có DataFrame để lưu trữ và thao tác hiệu quả dữ liệu được gắn nhãn/cột trong Python
• Matplotlib. bao gồm các khả năng cho phạm vi trực quan hóa dữ liệu linh hoạt trong Python
• Scikit-Tìm hiểu. để triển khai Python hiệu quả và rõ ràng cho các thuật toán học máy quan trọng nhất và đã được thiết lập
• Sử dụng suy luận thống kê để trả lời các câu hỏi về dữ liệu trong thế giới thực

• Jake VanderPlas là người dùng lâu năm và là nhà phát triển ngăn xếp khoa học Python. Ông hiện đang làm giám đốc nghiên cứu liên ngành tại Đại học Washington, tiến hành nghiên cứu thiên văn học của riêng mình, đồng thời dành thời gian tư vấn và tư vấn cho các nhà khoa học địa phương từ nhiều lĩnh vực khác nhau

• 
  Python cho mọi người. Khám phá dữ liệu trong Python 3

  Cuốn sách này được thiết kế để giới thiệu cho sinh viên về lập trình và phát triển phần mềm thông qua lăng kính khám phá dữ liệu. Bạn có thể coi ngôn ngữ lập trình Python là công cụ của mình để giải quyết các vấn đề về dữ liệu nằm ngoài khả năng của bảng tính

• 
  Khoa học dữ liệu tại Dòng lệnh, Phiên bản thứ 2. (Jeroen Jansens)

  Hướng dẫn thực hành này chứng minh tính linh hoạt của dòng lệnh có thể giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu hiệu quả và năng suất hơn như thế nào. Tìm hiểu cách kết hợp các công cụ dòng lệnh nhỏ nhưng mạnh mẽ để nhanh chóng lấy, xóa, khám phá và lập mô hình dữ liệu của bạn

• 
  Khoa học dữ liệu. Lý thuyết, Mô hình, Thuật toán và Phân tích

  Nó cung cấp một nhóm đầy đủ thông tin về Khoa học dữ liệu, bao gồm nhiều phần khác nhau bằng cách cấp quyền truy cập vào các lý thuyết, thuật toán khoa học dữ liệu, công cụ và phân tích. Bạn sẽ khám phá cách tiếp cận phù hợp với các phương pháp hay nhất để hướng dẫn bạn trên đường đi

• 
  Hướng dẫn của kỹ sư dữ liệu về Apache Spark (Databricks)

  Cuốn sách này dành cho các kỹ sư dữ liệu đang tìm cách tận dụng sự phát triển to lớn của Apache Spark để xây dựng các đường dẫn dữ liệu nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Nó tận dụng tốc độ, khả năng mở rộng, tính đơn giản và tính linh hoạt đáng kinh ngạc của Spark để xây dựng các giải pháp Dữ liệu lớn thực tế

• 
  R cho Khoa học dữ liệu. Trực quan hóa, Mô hình hóa, Biến đổi, Gọn gàng, Nhập khẩu

  Cuốn sách này dạy bạn cách làm khoa học dữ liệu với R. Bạn sẽ tìm hiểu cách đưa dữ liệu của mình vào R, đưa dữ liệu vào cấu trúc hữu ích nhất, chuyển đổi dữ liệu, trực quan hóa và lập mô hình dữ liệu, cách khoa học dữ liệu có thể giúp bạn xử lý sự không chắc chắn và nắm bắt các cơ hội

  Đối với nhiều nhà nghiên cứu, Python là một công cụ hạng nhất chủ yếu nhờ các thư viện của nó để lưu trữ, thao tác và thu thập dữ liệu chuyên sâu. Một số tài nguyên tồn tại cho các phần riêng lẻ của ngăn xếp khoa học dữ liệu này, nhưng chỉ với Sổ tay khoa học dữ liệu Python, bạn mới có được tất cả—IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn và các công cụ liên quan khác

  Các nhà khoa học đang làm việc và những người xử lý dữ liệu quen thuộc với việc đọc và viết mã Python sẽ thấy tài liệu tham khảo bàn làm việc toàn diện này lý tưởng để giải quyết các vấn đề hàng ngày. thao tác, chuyển đổi và làm sạch dữ liệu; . Rất đơn giản, đây là tài liệu tham khảo bắt buộc phải có cho tính toán khoa học bằng Python

  Jake VanderPlas Sổ tay khoa học dữ liệu Python CÔNG CỤ CẦN THIẾT ĐỂ LÀM VIỆC VỚI DỮ LIỆU do www cung cấp. allitebooks. com www. allitebooks. com Jake VanderPlas Sổ tay khoa học dữ liệu Python Các công cụ cần thiết để làm việc với dữ liệu Boston Farnham Sebastopol Tokyo Beijing Boston Farnham Sebastopol Tokyo Beijing www. allitebooks. com 978-1-491-91205-8 [LSI] Sổ tay Khoa học Dữ liệu Python của Jake VanderPlas Bản quyền © 2017 Jake VanderPlas. Đã đăng ký Bản quyền. In tại Hoa Kỳ. Xuất bản bởi O'Reilly Media, Inc. , 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472. Sách của O'Reilly có thể được mua cho mục đích giáo dục, kinh doanh hoặc quảng cáo bán hàng. Phiên bản trực tuyến cũng có sẵn cho hầu hết các đầu sách (http. // oreilly. com/safari). Để biết thêm thông tin, hãy liên hệ với bộ phận bán hàng của công ty/tổ chức của chúng tôi. 800-998-9938 hoặc

  Sổ tay khoa học dữ liệu Python có dành cho người mới bắt đầu không?

  Rất hữu ích cho sinh viên khoa học dữ liệu nhưng cuốn sách này không dành cho Python phổ thông hoặc cho những người muốn học Python từ đầu . Cuốn sách này dựa trên kiến ​​thức cơ bản về python - ipython, sử dụng Jupyter, numpy, pandas và matplotlib và với kiến ​​thức đó thảo luận về một số mô hình ML quan trọng.

  Cuốn sách nào tốt nhất để học khoa học dữ liệu bằng Python?

  1. Python để phân tích dữ liệu . Đây là cuốn sách Python chuyên ngành đầu tiên về Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu. Cuốn sách Python này sẽ bao gồm tất cả những điều cơ bản mà Nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu nên biết, như tổng hợp dữ liệu và chuỗi thời gian.

  Các chủ đề Python cần thiết cho khoa học dữ liệu là gì?

  Các khái niệm Python hàng đầu cần biết trước khi học Khoa học dữ liệu .

  Số nguyên và số dấu phẩy động trong Python

  Chuỗi trong Python

  Giá trị Boolean trong Python

  Toán tử số học trong Python

  Toán tử so sánh trong Python

  Toán tử logic trong Python

  Toán tử thành viên trong Python

  Định dạng chuỗi F trong Python

  Python có nhanh cho khoa học dữ liệu không?

  Học Python cho khoa học dữ liệu là một trong những cách nhanh nhất, dễ nhất và thú vị nhất để tiếp cận với khoa học dữ liệu .