Scienza dei dati con Python

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Titolo originale:

Data Science with Python

Contenuto del libro:

Sfruttare la potenza delle librerie di data science di Python e le tecniche avanzate di apprendimento automatico per analizzare grandi insiemi di dati non strutturati e prevedere il verificarsi di un particolare evento futuro. Caratteristiche principali Esplora le profondità della scienza dei dati, dalla raccolta dei dati alla loro visualizzazione Impara in dettaglio pandas, scikit-learn e Matplotlib Studia vari algoritmi di scienza dei dati utilizzando insiemi di dati reali Descrizione del libro

Data Science with Python inizia con l'introduzione alla scienza dei dati e insegna a installare i pacchetti necessari per creare un ambiente di codifica per la scienza dei dati. Imparerete le tre principali tecniche di apprendimento automatico: apprendimento non supervisionato, apprendimento supervisionato e apprendimento per rinforzo. Esplorerete anche le tecniche di classificazione e regressione di base, come le macchine a vettori di supporto, gli alberi decisionali e la regressione logistica.

Nel corso dei capitoli, si studieranno le funzioni di base, le strutture dati e la sintassi del linguaggio Python, utilizzate per gestire con facilità grandi insiemi di dati. Imparerete a conoscere le librerie NumPy e pandas per il calcolo delle matrici e la manipolazione dei dati, studierete come utilizzare Matplotlib per creare visualizzazioni altamente personalizzabili e applicherete l'algoritmo di boosting XGBoost per fare previsioni. Nei capitoli conclusivi, esplorerete le reti neurali convoluzionali (CNN), algoritmi di apprendimento profondo utilizzati per prevedere il contenuto di un'immagine. Capirete anche come dare in pasto frasi umane a una rete neurale, far sì che il modello elabori informazioni contestuali e creare sistemi di elaborazione del linguaggio umano per prevedere il risultato.

Alla fine di questo libro, sarete in grado di comprendere e implementare qualsiasi nuovo algoritmo di data science e di sperimentare con strumenti o librerie diversi da quelli trattati nel libro. Cosa imparerete Pre-elaborare i dati per renderli pronti per l'apprendimento automatico Creare visualizzazioni dei dati con Matplotlib Usare scikit-learn per eseguire la riduzione delle dimensioni usando l'analisi delle componenti principali (PCA) Risolvere problemi di classificazione e regressione Ottenere previsioni usando la libreria XGBoost Elaborare le immagini e creare modelli di apprendimento automatico per decodificarle Elaborare il linguaggio umano per la previsione e la classificazione Usare TensorBoard per monitorare le metriche di addestramento in tempo reale Trovare i migliori iperparametri per il vostro modello con AutoML A chi è rivolto questo libro

Data Science with Python è pensato per analisti di dati, data scientist, ingegneri di database e analisti aziendali che vogliono avvicinarsi all'uso di Python e delle tecniche di apprendimento automatico per analizzare i dati e prevedere i risultati. Una conoscenza di base di Python e dell'analisi dei dati sarà utile per comprendere i vari concetti spiegati in questo libro. Indice Prefazione Introduzione alla scienza dei dati e alla pre-elaborazione dei dati Visualizzazione dei dati Introduzione all'apprendimento automatico tramite Scikit-Learn Riduzione della dimensionalità e apprendimento non supervisionato Padroneggiare i dati strutturati Decodifica delle immagini Elaborazione del linguaggio umano Suggerimenti e trucchi del mestiere