[Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан] [БХВ] Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python (2025)
![Изображение [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан] [БХВ] Изучаем Data Science (2025)](https://s6.vkurse.info/attachments/1756182518065-png.66917/ "Картинка [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан] [БХВ] Изучаем Data Science (2025)")
Слив курса [БХВ] Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан]
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.
Продажник:
Скачать:
Слив курса [БХВ] Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан]
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.
Продажник:
Скачать:
Симпатии:
Это понравилось tork879 и zmey_k
