Scienza dei dati produttiva ed efficiente con Python: Guida alle migliori pratiche per l'implementazione di Aiops

Titolo originale:

Productive and Efficient Data Science with Python: Best Practices Guide to Implementing Aiops

Contenuto del libro:

Questo libro si concentra sugli strumenti e sulle tecniche basate su Python per aiutarvi a diventare altamente produttivi in tutti gli aspetti degli stack tipici della scienza dei dati, come l'analisi statistica, la visualizzazione, la selezione dei modelli e l'ingegneria delle caratteristiche.

Verranno analizzate le inefficienze e i colli di bottiglia che si nascondono nei processi aziendali quotidiani e risolti con soluzioni pratiche. L'automazione dei compiti ripetitivi della scienza dei dati è una mentalità chiave che viene promossa in tutto il libro. Imparerete come estendere la pratica di codifica esistente per gestire insiemi di dati più grandi con un'elevata efficienza, grazie all'aiuto di librerie e pacchetti avanzati già presenti nell'ecosistema Python.

Il libro si concentra su argomenti quali la misurazione dell'impronta di memoria e della velocità di esecuzione dei modelli di apprendimento automatico, il test di qualità delle pipeline di data science e la modularizzazione di una pipeline di data science per lo sviluppo di applicazioni. Verranno esaminate le librerie Python che sono molto utili per automatizzare e velocizzare le attività quotidiane.

Alla fine, comprenderete ed eseguirete attività di data science e machine learning al di là dei metodi tradizionali e utilizzerete l'intero spettro dell'ecosistema di data science di Python per aumentare la produttività.

Che cosa imparerete?

⬤  Scrivere codice veloce ed efficiente per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.

⬤ Costruire pipeline di scienza dei dati robuste ed espressive.

⬤ Misurare il profilo della memoria e della CPU per i metodi di apprendimento automatico.

⬤ Utilizzare tutto il potenziale delle GPU per le attività di data science.

⬤ Gestire in modo efficiente insiemi di dati grandi e complessi.

Per chi è questo libro?

Scienziati di dati, analisti di dati, ingegneri dell'apprendimento automatico, professionisti dell'intelligenza artificiale, statistici che vogliono trarre il massimo vantaggio dall'ecosistema Python.