КНИГИ DATA SCIENCE PYTHON

Python – один из самых востребованных языков программирования для решения задач в сфере Data Science. Для изучения Python и его применения в анализе и обработке данных рекомендуется изучение специализированных книг.

Одной из наиболее известных книг по Data Science на Python является "Python for Data Analysis" автора Wes McKinney. В этой книге от издательства O'Reilly Media исследуются основы анализа данных на Python, библиотеки Pandas и NumPy, а также инструменты визуализации данных.

Другой интересной книгой является "Data Science from Scratch" автора Joel Grus. В этой книге вы найдете полное введение в основные концепции Data Science и научитесь решать проблемы, используя Python. Книга содержит множество примеров кода на Python, с помощью которых можно оперативно проверять изучаемый материал.

Еще одной интересной книгой является "Python Data Science Handbook" автора Jake VanderPlas. В этой книге автор предлагает практическое руководство по использованию Python для анализа данных, машинного обучения и визуализации. Книга написана в доступном стиле и содержит реальные примеры из реальной жизни.

Кроме того, стоит обратить внимание на книгу "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" автора Aurelien Geron. В этой книге вы узнаете, как использовать Python для решения задач машинного обучения. Книга представляет собой практическое руководство, которое поможет вам создавать, улучшать и настраивать модели машинного обучения на Python.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model, datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

logreg = linear_model.LogisticRegression(C=1e5)
logreg.fit(X, y)

x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
h = .02 # step size in the mesh
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))

Z = logreg.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')

plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())

plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.show()

5 Лучших Книг По Data Science И Machine Learning

Как я изучал Data Science в онлайн-университете

5⭐ Python Distilled - One of the best python books available!

3 Great Books for Learning Python - Beginner to Proficiency

Data Analysis with Python Course - Numpy, Pandas, Data Visualization

Топ 5 лучших книг по Data Science для начинающих 📚 — очень субъективный список

Best Data Science Books for Beginners 📚

3 Best Books to Learn Data Science for Beginners #Shorts

Новые материалы:

• Парсинг озон python
• Однопроходные алгоритмы python
• Python количество вхождений подстроки в строку
• Python метод прогонки
• Python какое слово зарезервировано для обозначения анонимной функции
• Майнд карта python
• Python библиотека rich
• Матрица ошибок python
• Python api яндекс карты
• Парсинг твиттера python
• Модуль struct python
• Django admin не является внутренней или внешней
• Python гистограмма seaborn
• Как сделать фон в tkinter python
• Конвертер кода из python в pascal