Начать новую тему Ответить на тему
Статистика раздачи
Размер: 30.1 МБ | | Скачали: 115
Сидеров: 0  [0 байт/сек]    Личеров: 0  [0 байт/сек]
Пред. тема | След. тема 

Автор
Сообщение

Ответить с цитатой 

Mastering Python for Data Science

Год издания: 2015
Автор: Samir Madhava
Жанр или тематика: Программирование

Издательство: Packt Publishing
ISBN: 9781784390150
Язык: Английский

Формат: PDF/EPUB/MOBI
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 294

Описание: Data science is a relatively new knowledge domain which is used by various organizations to make data driven decisions. Data scientists have to wear various hats to work with data and to derive value from it. The Python programming language, beyond having conquered the scientific community in the last decade, is now an indispensable tool for the data science practitioner and a must-know tool for every aspiring data scientist. Using Python will offer you a fast, reliable, cross-platform, and mature environment for data analysis, machine learning, and algorithmic problem solving.

This comprehensive guide helps you move beyond the hype and transcend the theory by providing you with a hands-on, advanced study of data science.

Beginning with the essentials of Python in data science, you will learn to manage data and perform linear algebra in Python. You will move on to deriving inferences from the analysis by performing inferential statistics, and mining data to reveal hidden patterns and trends. You will use the matplot library to create high-end visualizations in Python and uncover the fundamentals of machine learning. Next, you will apply the linear regression technique and also learn to apply the logistic regression technique to your applications, before creating recommendation engines with various collaborative filtering algorithms and improving your predictions by applying the ensemble methods.

Finally, you will perform K-means clustering, along with an analysis of unstructured data with different text mining techniques and leveraging the power of Python in big data analytics.

What You Will Learn

- Manage data and perform linear algebra in Python
- Derive inferences from the analysis by performing inferential statistics
- Solve data science problems in Python
- Create high-end visualizations using Python
- Evaluate and apply the linear regression technique to estimate the relationships among variables.
- Build recommendation engines with the various collaborative filtering algorithms
- Apply the ensemble methods to improve your predictions
- Work with big data technologies to handle data at scale
Table of Contents
1: Getting Started with Raw Data
2: Inferential Statistics
3: Finding a Needle in a Haystack
4: Making Sense of Data through Advanced Visualization
5: Uncovering Machine Learning
6: Performing Predictions with a Linear Regression
7: Estimating the Likelihood of Events
8: Generating Recommendations with Collaborative Filtering
9: Pushing Boundaries with Ensemble Models
10: Applying Segmentation with k-means Clustering
11: Analyzing Unstructured Data with Text Mining
12: Leveraging Python in the World of Big Data
Правила, инструкции, FAQ!!!
Торрент   Скачать торрент Магнет ссылка
Скачать торрент
[ Размер 10.14 КБ / Просмотров 173 ]

Статус
Проверен 
 
Размер  30.1 МБ
Приватный: Нет (DHT включён)
.torrent скачан  115
Как залить торрент? | Как скачать Torrent? | Ошибка в торренте? Качайте магнет  


     Отправить личное сообщение
   
Страница 1 из 1
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему


Сейчас эту тему просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Перейти:  
Ресурс не предоставляет электронные версии произведений, а занимается лишь коллекционированием и каталогизацией ссылок, присылаемых и публикуемых на форуме нашими читателями. Если вы являетесь правообладателем какого-либо представленного материала и не желаете чтобы ссылка на него находилась в нашем каталоге, свяжитесь с нами и мы незамедлительно удалим её. Файлы для обмена на трекере предоставлены пользователями сайта, и администрация не несёт ответственности за их содержание. Просьба не заливать файлы, защищенные авторскими правами, а также файлы нелегального содержания!