Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 36,763
- 1,785
Автор: Cuantum Technologies
Название: Инженерия данных в Python (2025)
Слив курса [ДМК] Инженерия данных в Python [Cuantum Technologies]
Перед вами полноценный путеводитель в увлекательный мир обработки данных при помощи Pandas, NumPy и Scikit-learn. Он содержит множество примеров, которые помогут вам научиться преобразовывать сырые крупицы данных в настоящий шедевр из ценной информации и аналитических выводов.
Книга разбита на три части, каждая из которых посвящена отдельным аспектам работы с данными.
Часть I. Подготовка к расширенному анализу данных
Вы научитесь свободно использовать средства, представленные в библиотеках Pandas, NumPy и Scikit-learn для предварительной подготовки данных.
Часть II. Конструирование признаков для моделей машинного обучения
Вы примете участие в полноценном проекте по анализу данных, а также научитесь конструировать новые признаки и корректировать данные.
Часть III. Очистка и предварительная обработка данных
Вы поучаствуете в большом проекте по прогнозированию временных рядов,
а также научитесь корректировать аномалии в данных и освоите методы снижения размерности.
Издание предназначено как делающим первые шаги в освоении науки о данных, так и практикующим специалистам, желающим улучшить свои навыки.
Книга написана сотрудниками компании Cuantum Technologies, специализирующейся на разработке качественных веб-приложений с использованием передовых технологий и инструментов. Авторы обладают обширным опытом в анализе и визуализации данных, машинном обучении и искусственном интеллекте.
Формат: PDF.
Подробнее:
Скачать:
Название: Инженерия данных в Python (2025)
Слив курса [ДМК] Инженерия данных в Python [Cuantum Technologies]
Перед вами полноценный путеводитель в увлекательный мир обработки данных при помощи Pandas, NumPy и Scikit-learn. Он содержит множество примеров, которые помогут вам научиться преобразовывать сырые крупицы данных в настоящий шедевр из ценной информации и аналитических выводов.
Книга разбита на три части, каждая из которых посвящена отдельным аспектам работы с данными.
Часть I. Подготовка к расширенному анализу данных
Вы научитесь свободно использовать средства, представленные в библиотеках Pandas, NumPy и Scikit-learn для предварительной подготовки данных.
Часть II. Конструирование признаков для моделей машинного обучения
Вы примете участие в полноценном проекте по анализу данных, а также научитесь конструировать новые признаки и корректировать данные.
Часть III. Очистка и предварительная обработка данных
Вы поучаствуете в большом проекте по прогнозированию временных рядов,
а также научитесь корректировать аномалии в данных и освоите методы снижения размерности.
Издание предназначено как делающим первые шаги в освоении науки о данных, так и практикующим специалистам, желающим улучшить свои навыки.
Книга написана сотрудниками компании Cuantum Technologies, специализирующейся на разработке качественных веб-приложений с использованием передовых технологий и инструментов. Авторы обладают обширным опытом в анализе и визуализации данных, машинном обучении и искусственном интеллекте.
Формат: PDF.
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
