دانلود کتاب Python Data Science Cookbook – کتاب آشپزی علوم داده پایتون

توضیحات

Over 60 practical recipes to help you explore Python and its robust data science capabilitiesAbout This Book The book is packed with simple and concise Python code examples to effectively demonstrate advanced concepts in action Explore concepts such as programming, data mining, data analysis, data visualization, and machine learning using Python Get up to speed on machine learning algorithms with the help of easy-to-follow, insightful recipesWho This Book Is ForThis book is intended for all levels of Data Science professionals, both students and practitioners, starting from novice to experts. Novices can spend their time in the first five chapters getting themselves acquainted with Data Science. Experts can refer to the chapters starting from 6 to understand how advanced techniques are implemented using Python. People from non-Python backgrounds can also effectively use this book, but it would be helpful if you have some prior basic programming experience.What You Will Learn Explore the complete range of Data Science algorithms Get to know the tricks used by industry engineers to create the most accurate data science models Manage and use Python libraries such as numpy, scipy, scikit learn, and matplotlib effectively Create meaningful features to solve real-world problems Take a look at Advanced Regression methods for model building and variable selection Get a thorough understanding of the underlying concepts and implementation of Ensemble methods Solve real-world problems using a variety of different datasets from numerical and text data modalities Get accustomed to modern state-of-the art algorithms such as Gradient Boosting, Random Forest, Rotation Forest, and so onIn DetailPython is increasingly becoming the language for data science. It is overtaking R in terms of adoption, it is widely known by many developers, and has a strong set of libraries such as Numpy, Pandas, scikit-learn, Matplotlib, Ipython and Scipy, to support its usage in this field. Data Science is the emerging new hot tech field, which is an amalgamation of different disciplines including statistics, machine learning, and computer science. It’s a disruptive technology changing the face of today’s business and altering the economy of various verticals including retail, manufacturing, online ventures, and hospitality, to name a few, in a big way.This book will walk you through the various steps, starting from simple to the most complex algorithms available in the Data Science arsenal, to effectively mine data and derive intelligence from it. At every step, we provide simple and efficient Python recipes that will not only show you how to implement these algorithms, but also clarify the underlying concept thoroughly.The book begins by introducing you to using Python for Data Science, followed by working with Python environments. You will then learn how to analyse your data with Python. The book then teaches you the concepts of data mining followed by an extensive coverage of machine learning methods. It introduces you to a number of Python libraries available to help implement machine learning and data mining routines effectively. It also covers the principles of shrinkage, ensemble methods, random forest, rotation forest, and extreme trees, which are a must-have for any successful Data Science Professional.Style and approachThis is a step-by-step recipe-based approach to Data Science algorithms, introducing the math philosophy behind these algorithms.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

بیش از 60 دستور العمل عملی برای کمک به کشف پایتون و قابلیت‌های قوی علم داده آن درباره این کتاب این کتاب مملو از نمونه‌های ساده و مختصر کد پایتون است تا به طور موثر مفاهیم پیشرفته را در عمل نشان دهد. و یادگیری ماشینی با استفاده از پایتون با کمک دستور العمل‌های ساده و روشن‌فکر به سرعت الگوریتم‌های یادگیری ماشین را افزایش دهید. . تازه کارها می توانند وقت خود را در پنج فصل اول صرف آشنایی با علم داده ها کنند. کارشناسان می‌توانند برای درک چگونگی پیاده‌سازی تکنیک‌های پیشرفته با استفاده از پایتون به فصل‌هایی که از ۶ شروع می‌شوند، مراجعه کنند. افرادی با پیشینه غیر پایتون نیز می توانند به طور موثر از این کتاب استفاده کنند، اما اگر تجربه اولیه برنامه نویسی قبلی داشته باشید مفید خواهد بود. آنچه خواهید آموخت طیف کاملی از الگوریتم های علم داده را کاوش کنید با ترفندهایی که مهندسان صنعت برای ایجاد آنها استفاده می کنند آشنا شوید. دقیق ترین مدل های علم داده مدیریت و استفاده از کتابخانه های پایتون مانند numpy، scipy، scikit Learn، و matplotlib به طور موثر ایجاد ویژگی های معنادار برای حل مشکلات دنیای واقعی نگاهی به روش های رگرسیون پیشرفته برای ساخت مدل و انتخاب متغیر بیابید درک کاملی از مفاهیم اساسی و پیاده سازی روش های مجموعه حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از مجموعه داده های مختلف از روش های داده های عددی و متنی با الگوریتم های پیشرفته مدرن مانند تقویت گرادیان، جنگل تصادفی، جنگل چرخشی و غیره عادت کنید. DetailPython به طور فزاینده ای به زبانی برای علم داده تبدیل می شود. از نظر پذیرش از R پیشی گرفته است، به طور گسترده توسط بسیاری از توسعه دهندگان شناخته شده است، و دارای مجموعه ای قوی از کتابخانه ها مانند Numpy، Pandas، scikit-learn، Matplotlib، Ipython و Scipy برای پشتیبانی از استفاده از آن در این زمینه است. علم داده یک حوزه فناوری داغ جدید در حال ظهور است که تلفیقی از رشته های مختلف از جمله آمار، یادگیری ماشین و علوم کامپیوتر است. این یک فناوری مخرب است که چهره کسب‌وکار امروز را تغییر می‌دهد و اقتصاد بخش‌های مختلف از جمله خرده‌فروشی، تولید، سرمایه‌گذاری آنلاین و مهمان‌نوازی را تغییر می‌دهد. این کتاب شما را در مراحل مختلف راهنمایی می‌کند. ساده‌ترین تا پیچیده‌ترین الگوریتم‌های موجود در زرادخانه علم داده، برای استخراج مؤثر داده‌ها و استخراج اطلاعات از آن. در هر مرحله، دستور العمل‌های ساده و کارآمد پایتون را ارائه می‌دهیم که نه تنها نحوه پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها را به شما نشان می‌دهد، بلکه مفهوم زیربنایی را نیز به طور کامل روشن می‌کند. این کتاب با معرفی شما به استفاده از Python برای علم داده و سپس کار با محیط‌های Python آغاز می‌شود. . سپس یاد خواهید گرفت که چگونه داده های خود را با پایتون تجزیه و تحلیل کنید. این کتاب سپس مفاهیم داده کاوی را به شما می آموزد و سپس پوشش گسترده ای از روش های یادگیری ماشین را به شما آموزش می دهد. تعدادی از کتابخانه‌های پایتون را به شما معرفی می‌کند تا به اجرای مؤثر روال‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی کمک کنند. همچنین اصول انقباض، روش‌های مجموعه، جنگل تصادفی، جنگل چرخشی و درختان شدید را پوشش می‌دهد که برای هر حرفه‌ای موفق علم داده ضروری است. سبک و رویکرد این یک رویکرد گام به گام مبتنی بر دستور العمل برای داده است. الگوریتم های علم، معرفی فلسفه ریاضی در پشت این الگوریتم ها.

tag : دانلود کتاب کتاب آشپزی علوم داده پایتون , Download کتاب آشپزی علوم داده پایتون , دانلود کتاب آشپزی علوم داده پایتون , Download Python Data Science Cookbook Book , کتاب آشپزی علوم داده پایتون دانلود , buy کتاب آشپزی علوم داده پایتون , خرید کتاب کتاب آشپزی علوم داده پایتون , دانلود کتاب Python Data Science Cookbook , کتاب Python Data Science Cookbook , دانلود Python Data Science Cookbook , خرید Python Data Science Cookbook , خرید کتاب Python Data Science Cookbook ,