Python Data Science Essentials -
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing Limited, 2023
- Livre broché
- Occasion
Vendeur : World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Etats-UnisWorld of Books (was SecondSale)
Vendeur AbeBooks depuis 20 décembre 2007
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Become an efficient data science practitioner by understanding Python's key concepts About This Book ? Quickly get familiar with data science using Python 3.5 ? Save time (and effort) with all the essential tools explained ? Create effective data science projects and avoid common pitfalls with the help of examples and hints dictated by experience Who This Book Is For If you are an aspiring data scientist and you have at least a working knowledge of data analysis and Python, this book will get you started in data science. Data analysts with experience of R or MATLAB will also find the book to be a comprehensive reference to enhance their data manipulation and machine learning skills. What You Will Learn ? Set up your data science toolbox using a Python scientific environment on Windows, Mac, and Linux ? Get data ready for your data science project ? Manipulate, fix, and explore data in order to solve data science problems ? Set up an experimental pipeline to test your data science hypotheses ? Choose the most effective and scalable learning algorithm for your data science tasks ? Optimize your machine learning models to get the best performance ? Explore and cluster graphs, taking advantage of interconnections and links in your data In Detail Fully expanded and upgraded, the second edition of Python Data Science Essentials takes you through all you need to know to suceed in data science using Python. Get modern insight into the core of Python data, including the latest versions of Jupyter notebooks, NumPy, pandas and scikit-learn. Look beyond the fundamentals with beautiful data visualizations with Seaborn and ggplot, web development with Bottle, and even the new frontiers of deep learning with Theano and TensorFlow. Dive into building your essential Python 3.5 data science toolbox, using a single-source approach that will allow to to work with Python 2.7 as well. Get to grips fast with data munging and preprocessing, and all the techniques you need to load, analyse, and process your data. Finally, get a complete overview of 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. Style and approach The book is structured as a data science project. You will always benefit from clear code and simplified examples to help you understand the underlying mechanics and real-world datasets.…
N° de réf. du vendeur 00094178292
- Titre
- Python Data Science Essentials -
- Auteur
- Alberto Boschetti
- Éditeur
- Packt Publishing Limited
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Very Good
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1786462133
- ISBN à 13 chiffres
- 9781786462138
- Édition
- 2ème Édition
Become an efficient data science practitioner by understanding Python's key concepts
Key Features:
- Quickly get familiar with data science using Python 3.5
- Save time (and effort) with all the essential tools explained
- Create effective data science projects and avoid common pitfalls with the help of examples and hints dictated by experience
Book Description:
Fully expanded and upgraded, the second edition of Python Data Science Essentials takes you through all you need to know to suceed in data science using Python. Get modern insight into the core of Python data, including the latest versions of Jupyter notebooks, NumPy, pandas and scikit-learn. Look beyond the fundamentals with beautiful data visualizations with Seaborn and ggplot, web development with Bottle, and even the new frontiers of deep learning with Theano and TensorFlow.
Dive into building your essential Python 3.5 data science toolbox, using a single-source approach that will allow to to work with Python 2.7 as well. Get to grips fast with data munging and preprocessing, and all the techniques you need to load, analyse, and process your data. Finally, get a complete overview of 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 using a Python scientific environment on Windows, Mac, and Linux
- Get data ready for your data science project
- Manipulate, fix, and explore data in order to solve data science problems
- Set up an experimental pipeline to test your data science hypotheses
- Choose the most effective and scalable learning algorithm for your data science tasks
- Optimize your machine learning models to get the best performance
- Explore and cluster graphs, taking advantage of interconnections and links in your data
Who this book is for:
If you are an aspiring data scientist and you have at least a working knowledge of data analysis and Python, this book will get you started in data science. Data analysts with experience of R or MATLAB will also find the book to be a comprehensive reference to enhance their data manipulation and machine learning skills.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Luca Massaron is a data scientist and marketing research director specialized in multivariate statistical analysis, machine learning, and customer insight, with over a decade of experience of solving real-world problems and generating value for stakeholders by applying reasoning, statistics, data mining, and algorithms. From being a pioneer of web audience analysis in Italy to achieving the rank of a top-10 Kaggler, he has always been very passionate about every aspect of data and its analysis, and also about demonstrating the potential of data-driven knowledge discovery to both experts and non-experts. Favoring simplicity over unnecessary sophistication, Luca believes that a lot can be achieved in data science just by doing the essentials.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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