.
Инженерия данных в Python
(0)
0 отзывов
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
  • Инженерия данных в Python
.

Инженерия данных в Python

(0)
0 отзывов
  • До пункта выдачи, 11 августа

    Бесплатно
  • Курьером до двери, 9 августа

    Бесплатно
  • Самовывоз со склада в Москве, 7 августа

    Бесплатно, по предоплате. С 10:00 до 17:00. Кроме выходных
  • Банковский перевод
  • Оплата банковской картой
  • Оплата банковской картой
  • Яндекс Пэй
ID товара586632
Код товара11888590
Издательство ДМК Пресс
ЖанрЯзыки и среды программирования
Год издания2025
ISBN978-5-93700-381-2
Кол-во страниц528
Размер25x17x3.4
Тип обложкиПер
Вес, г948
Возрастные ограничения16+
«Инженерия данных в Python»:
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.
Загрузка комментариев...