PostgreSQL 11 Administration Cookbook: Oltre 175 ricette per amministratori di database per gestire database aziendali

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Titolo originale:

PostgreSQL 11 Administration Cookbook: Over 175 recipes for database administrators to manage enterprise databases

Contenuto del libro:

Sfrutta la potenza di Python per sviluppare applicazioni di data mining, analizzare i dati, approfondire l'apprendimento automatico, esplorare il rilevamento degli oggetti con le reti neurali profonde e creare modelli predittivi di grande efficacia.

Caratteristiche principali

⬤ Utilizzare un'ampia varietà di librerie Python per scopi pratici di data mining.

⬤ Imparare a trovare, manipolare, analizzare e visualizzare i dati utilizzando Python.

⬤ Istruzioni passo-passo sulle tecniche di data mining con Python che hanno applicazioni reali.

Descrizione del libro

Questo libro insegna a progettare e sviluppare applicazioni di data mining utilizzando una varietà di insiemi di dati, a partire dalla classificazione di base e dall'analisi di affinità. Il libro copre un gran numero di librerie disponibili in Python, tra cui Jupyter Notebook, pandas, scikit-learn e NLTK.

Si farà esperienza pratica con tipi di dati complessi, come testo, immagini e grafici. Scoprirete anche il rilevamento degli oggetti con le reti neurali profonde, una delle aree più difficili dell'apprendimento automatico.

Con esempi ristrutturati e campioni di codice aggiornati all'ultima edizione di Python, ogni capitolo di questo libro introduce a nuovi algoritmi e tecniche. Alla fine del libro, avrete una grande conoscenza dell'uso di Python per il data mining e la comprensione degli algoritmi e delle implementazioni.

Cosa imparerete

⬤ Applicare i concetti di data mining ai problemi del mondo reale.

⬤ Prevedere l'esito di partite sportive sulla base dei risultati passati.

⬤ Determinare l'autore di un documento in base al suo stile di scrittura.

⬤ Utilizzare le API per scaricare set di dati dai social media e da altri servizi online.

⬤ Trovare ed estrarre buone caratteristiche da insiemi di dati difficili.

⬤ Creare modelli che risolvano problemi del mondo reale.

⬤ Progettare e sviluppare applicazioni di data mining utilizzando una varietà di set di dati.

⬤ Eseguire il rilevamento di oggetti nelle immagini utilizzando reti neurali profonde.

⬤ Trovare spunti significativi dai dati attraverso visualizzazioni intuitive.

⬤ Calcolare su big data, compresi i dati in tempo reale provenienti da Internet.

Per chi è questo libro?

Se siete programmatori Python e volete iniziare a lavorare con il data mining, questo libro fa per voi. Se siete analisti di dati che vogliono sfruttare la potenza di Python per eseguire il data mining in modo efficiente, questo libro vi aiuterà. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il data mining.