Открыто

Книжный лагерь по науке о данных:Пять реальных проектов на Python [Леонард Апельцин]

Тема в разделе "Электронные книги", создана пользователем Топикстартер, 25 дек 2021.

Цена: 4000р.
Взнос: 441р.-88%

Основной список: 11 участников

  1. 25 дек 2021
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Книжный лагерь по науке о данных:Пять реальных проектов на Python [Леонард Апельцин]

    [​IMG]

    Data Science Bookcamp: Five real-world Python projects

    Изучайте науку о данных с помощью Python, построив пять реальных проектов! Экспериментируйте с предсказаниями карточных игр, отслеживанием вспышек заболеваний и многим другим, создавая гибкое и интуитивное понимание науки о данных.

    В Data Science Bookcamp вы узнаете:

    - Методы вычисления и построения графиков вероятностей
    - Статистический анализ с использованием Scipy
    - Как организовать наборы данных с помощью алгоритмов кластеризации
    - Как визуализировать сложные наборы данных с несколькими переменными
    -Как обучить алгоритм машинного обучения дерева решений

    В Data Science Bookcamp вы проверите и укрепите свои знания Python с помощью открытых задач, над которыми профессиональные специалисты по обработке данных работают каждый день. Загружаемые наборы данных и тщательно объясненные решения помогут вам закрепить то, что вы узнали, укрепляя вашу уверенность и подготавливая вас к захватывающей новой карьере в области науки о данных.

    Покупка печатной книги включает бесплатную электронную книгу в форматах PDF, Kindle и ePub от Manning Publications.

    О технологии
    В проекте по исследованию данных много движущихся частей, и требуется практика и навыки, чтобы весь код, алгоритмы, наборы данных, форматы и визуализации гармонично работали вместе. Эта уникальная книга проведет вас через пять реалистичных проектов, включая отслеживание вспышек заболеваний по заголовкам новостей, анализ социальных сетей и поиск соответствующих закономерностей в данных о кликах по объявлениям.

    О книге
    Data Science Bookcamp это не ограничивается теорией поверхностного уровня и примерами игрушек. По мере работы над каждым проектом вы узнаете, как устранять распространенные проблемы, такие как отсутствие данных, беспорядочные данные и алгоритмы, которые не совсем соответствуют создаваемой вами модели. Вы по достоинству оцените подробные инструкции по настройке и полностью объясненные решения, которые выделяют общие точки сбоя. В конце концов, вы будете уверены в своих навыках, потому что сможете увидеть результаты.

    Что внутри

    - Веб - очистка
    -Организация наборов данных с помощью алгоритмов кластеризации
    - Визуализация сложных наборов данных с несколькими переменными
    - Обучите алгоритм машинного обучения дерева решений

    О читателе
    Для читателей, которые знают основы Python. Никаких предварительных знаний о данных или навыков машинного обучения не требуется.

    Об авторе
    Леонард Апельцин возглавляет отдел науки о данных в Anomaly, где его команда применяет передовую аналитику для выявления мошенничества в сфере здравоохранения, расточительства и злоупотреблений.

    Содержание
    ТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ 1 ПОИСК ВЫИГРЫШНОЙ СТРАТЕГИИ В КАРТОЧНОЙ ИГРЕ
    1 Вычисление вероятностей с использованием Python
    2 Построение вероятностей с использованием Matplotlib
    3 Выполнение случайных симуляций в NumPy
    4 Тематическое исследование 1 решение
    Пример 2 Оценка онлайн клики по значимости
    5 базовых вероятностей и статистический анализ с использованием составляющей
    6 прогнозирования с использованием центральной предельной теоремы и SciPy
    7 статистическая проверка гипотез
    8 анализ таблиц, используя панд
    9 Пример 2 решение
    кейс-стади 3 отслеживая вспышки болезни, используя заголовки новостей
    10 кластеризации данных в группах
    11 географического расположения визуализации и анализа
    12 Пример 3 решение
    кейс-стади 4 с помощью онлайн объявления о вакансиях чтобы повысить ваши данные науки возобновить
    13 измерения текста сходство
    14 размер снижения матрицы сведения
    15 НЛП анализа больших текстовых данных
    16 извлечение текста из веб-страницы
    17 пример 4 решение
    Пример 5 прогнозировании будущих друзей из социальной сети передачи данных
    18 введение в теорию графов и сетевого анализа
    19 динамических методов теории графов для узла рейтинге и анализа социальных сетей
    20 сетевым приводом контролируемого машинного обучения
    21 обучение линейных классификаторов с логистической регрессией
    22 учебных нелинейных классификаторов с помощью дерева решений методы,
    23 пример 5 раствор

    • Дата публикации : 7 декабря 2021 года
    • Язык: Английский
      PDF

      Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. Максимыч
      Максимыч не участвует.
      18 мар 2024
    2. Arsenzat
      Arsenzat участвует.
      7 дек 2023
    3. skladchik.com
      В складчине участвует 10 человек(а).
      6 дек 2023
    4. Разван
      Разван участвует.
      8 ноя 2023

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Нужен организатор складчины.
      25 янв 2022
    2. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 27.01.2022.
      25 янв 2022
    3. skladchik.com
      Назначен организатор.
      25 дек 2021

Поделиться этой страницей