- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 64,916
- Реакции
- 376,645
Последние темы автора:
- [Gift cookies] Николай Гагарин — Рождественские встречи (2025)
- [DogWinner] Варвара Большакова — На связи (2025)
- [Иван Парфентев] Взлом алгоритмов 3.0. Тариф Sale (2025)
- [Алексей Корзов] Korzov Sale (2025)
- [Шамим Бхуян, Тимур Исаченко] Генеративный ИИ с обучением больших языковых моделей (LLM) для джунов (2025)
- #1
Голосов: 0
[Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан] [БХВ] Изучаем Data Science (2025)
Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения.
Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных областей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная аналити-ка. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оптимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.
Для начинающих специалистов в области Data Science , аналитиков данных и широкого круга ИТ-специалистов
Формат: PDF.
Подробнее:
[Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан] [БХВ] Изучаем Data Science (2025) - Описание курса
Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения.
Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных областей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная аналити-ка. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оптимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.
Для начинающих специалистов в области Data Science , аналитиков данных и широкого круга ИТ-специалистов
Формат: PDF.
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан] [БХВ] Изучаем Data Science (2025)
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.