دانلود کتاب Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data – کتاب راهنمای علوم داده پایتون: ابزارهای ضروری برای کار با داده ها

توضیحات

Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them allIPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools.

Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python.

With this handbook, you’ll learn how:

IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python

NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays

Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data

Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations

Scikit-learn helps you build efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

پایتون یک ابزار درجه یک برای بسیاری از محققان است، در درجه اول به دلیل کتابخانه های آن برای ذخیره، دستکاری و به دست آوردن بینش از داده ها. منابع متعددی برای تک تک تکه‌های این پشته علم داده وجود دارد، اما تنها با نسخه جدید کتاب راهنمای علوم داده پایتون می‌توانید allIPython، NumPy، pandas، Matplotlib، Scikit-Learn و سایر ابزارهای مرتبط را دریافت کنید. دانشمندان فعال و خردکننده‌های داده که با خواندن و نوشتن کد پایتون آشنا هستند، نسخه دوم این مرجع جامع میز را برای مقابله با مسائل روزمره ایده‌آل می‌یابند: دستکاری، تبدیل و تمیز کردن داده‌ها. تجسم انواع مختلف داده ها؛ و استفاده از داده ها برای ساخت مدل های آماری یا یادگیری ماشینی. خیلی ساده، این مرجع ضروری برای محاسبات علمی در پایتون است. با این کتابچه راهنما، یاد خواهید گرفت که چگونه: IPython و Jupyter محیط های محاسباتی را برای دانشمندان با استفاده از Python فراهم می کنند. داده‌های ستونی Matplotlib شامل قابلیت‌هایی برای طیف انعطاف‌پذیری از تجسم داده‌ها است Scikit-learn به شما کمک می‌کند پیاده‌سازی‌های پایتون کارآمد و تمیزی از مهم‌ترین و شناخته‌شده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسازید.

tag : دانلود کتاب کتاب راهنمای علوم داده پایتون: ابزارهای ضروری برای کار با داده ها , Download کتاب راهنمای علوم داده پایتون: ابزارهای ضروری برای کار با داده ها , دانلود کتاب راهنمای علوم داده پایتون: ابزارهای ضروری برای کار با داده ها , Download Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data Book , کتاب راهنمای علوم داده پایتون: ابزارهای ضروری برای کار با داده ها دانلود , buy کتاب راهنمای علوم داده پایتون: ابزارهای ضروری برای کار با داده ها , خرید کتاب کتاب راهنمای علوم داده پایتون: ابزارهای ضروری برای کار با داده ها , دانلود کتاب Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data , کتاب Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data , دانلود Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data , خرید Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data , خرید کتاب Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data ,