Книги по тегу «Анализ данных»

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных. Вы узнаете, как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепции безопасности. Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи! После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Умение писать код – это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных – от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез. Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas. Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями. Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Большие языковые модели (LLM) позволяют оптимизировать и ускорить решение практически любой задачи в области анализа данных. Освойте методы для анализа больших массивов текстовых, табличных и графовых данных, изображений, видео и многого другого с помощью понятных запросов на естественном языке и нескольких строк кода на Python. В книге доцент Корнельского университета Иммануэль Труммер демонстрирует, как интегрировать генеративный ИИ в повседневную работу специалиста по данным. Благодаря серии увлекательных проектов вы познакомитесь с библиотекой OpenAI для Python, такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, а также моделями от Anthropic, Cohere и Hugging Face. Научитесь использовать ИИ для получения структурированных и неструктурированных данных, анализа звука и изображений, а также для оптимизации затрат и повышения качества процесса анализа данных. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Миллионы компаний и людей по всему миру используют Microsoft Excel для сбора, анализа и интерпретации данных. В книге «Библия Excel 365» вы найдете всю необходимую информацию для создания электронных таблиц и навигации по ним, добавления своих формул и функций, визуализации данных, а также создания отчетов и прогнозов на основе имеющихся данных. Это подробное руководство идеально подойдет и начинающим, и опытным пользователям и станет для вас личным гидом, который поможет раскрыть потенциал данных. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Данное руководство по программированию на одном из широко распространенных языков – Python – основано на практических примерах кодов, написанных специалистами и экспертами сообщества Stack Overflow, в котором лучшие разработчики программного обеспечения со всего мира делятся своими знаниями и опытом, отвечая на многие технические вопросы. Опытные Python-программисты найдут в книге множество примеров кода с подробными комментариями, что поможет им усовершенствовать свои навыки и достичь новых высот в отрасли. Однако данное издание будет полезно и начинающим специалистам с минимальным опытом и уровнем знаний, так как содержит исчерпывающее объяснение важнейших концепций Python с примерами, которые позволят избежать погружения в сухую теорию и помогут быстро повысить уровень своих компетенций. Читатели найдут здесь мощный и универсальный инструментарий для профессиональной работы в самых разных областях применения: с базами данных, веб-фреймворком Flask, XML и JSON, звуковыми данными, синтаксическим анализатором Lex-Yacc, а также при сетевом программировании, визуализации данных, многопоточности и многопроцессорности, программировании «интернета вещей». Кроме того, в книге представлена информация о применении Python в сфере науки, например, в математике, химии и криптографии. Отдельные главы посвящены секретам повышения скорости работы Python-кода и оптимизирования его производительности.

Машинное обучение – это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях. Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для читателей, знающих основы языка Python. Знаний в области машинного обучения не требуется.

«Изучаем Python» – это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения. В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения приучат вас к шаблонам чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн. Книга была переработана и дополнена, чтобы соответствовать последним практикам программирования на Python: приемы редактирования в VS Code, применение модуля pathlib для работы с файлами, тестирование с помощью pytest, а также Matplotlib, Plotty и Django. Если вы подумываете «А не заняться ли мне программированием?», то эта книга – идеальный старт. Не нужно больше ждать! Погнали!

Сильный маркетинг и контент начинаются не с идей, а с правильно поставленных задач. В этой книге – десятки готовых промтов для маркетинга, БММ и работы с контентом: сегментация аудитории, УТП, анализ конкурентов, контент-стратегия, посты, сценарии, переупаковка материалов. Каждый промт – детально прописанная инструкция, которая направляет нейросеть и помогает получать более точный результат. Вы не просто используете готовые шаблоны, а начинаете понимать, как устроен сильный промт и как он влияет на качество ответа. Это эффективный инструмент работы с нейросетями, который позволяет стабильно получать точный, осмысленный и применимый контент.