Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 36,565
- 1,719
Автор: Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан
Название: Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python (2025)

Слив курса [БХВ] Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан]
Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения.
Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных областей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная аналити-ка. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оптимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.
Для начинающих специалистов в области Data Science , аналитиков данных и широкого круга ИТ-специалистов
Формат: PDF.
Подробнее:
Скачать:
Название: Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python (2025)

Слив курса [БХВ] Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан]
Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения.
Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных областей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная аналити-ка. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оптимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.
Для начинающих специалистов в области Data Science , аналитиков данных и широкого круга ИТ-специалистов
Формат: PDF.
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.