Ebook Data Science Với Python [Ấn Bản Lần 1, Tháng 7-2024] [PDF] [9623E]
Data Science: Giới thiệu đầu tiên với Python tập trung vào việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python trong Jupyter notebooks để thực hiện data manipulation và cleaning, tạo các visualization hiệu quả và trích xuất các insight từ dữ liệu bằng cách sử dụng classification, regression, clustering, và inference. Nó nhấn mạnh vào các workflow clear, reproducible, và shareable, đồng thời bao gồm nội dung về những điều cơ bản của version control. Dựa trên nghiên cứu giáo dục và các nguyên tắc học tập tích cực, cuốn sách sử dụng phương pháp tiếp cận hiện đại đối với Python và bao gồm các Jupyter worksheet được chấm điểm tự động đi kèm để học tập tương tác, tự định hướng. Cuốn sách sẽ giúp người đọc chuẩn bị tốt cho các dự án khoa học dữ liệu. Nó được thiết kế cho những người học từ mọi chuyên ngành có kiến thức tối thiểu về toán học và lập trình trước đó. Các tác giả đã trau dồi tài liệu thông qua nhiều năm kinh nghiệm giảng dạy cho hàng nghìn sinh viên đại học.
Các tính năng chính:
- ✓ Bao gồm các autograded worksheet để học tập tương tác và tự định hướng.
- ✓ Giới thiệu cho người đọc các công cụ data analysis và workflow hiện đại như Jupyter notebooks và GitHub, đồng thời giới thiệu các thư viện ✓ Python phân tích và xử lý dữ liệu tiên tiến như pandas, scikit-learn và altair.
- ✓ Được thiết kế dành cho nhiều đối tượng người học đến từ mọi hoàn cảnh và chuyên ngành.
Mục lục:
- ✓ Chương 01. Python và Pandas.
- ✓ Chương 02. Đọc data locally và từ web.
- ✓ Chương 03. Cleaning và wrangling data.
- ✓ Chương 04. Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.
- ✓ Chương 05. Classification I: Training & Predicting.
- ✓ Chương 06. Classification II: Evaluation & Tuning.
- ✓ Chương 07. Regression I: K-nearest neighbors.
- ✓ Chương 08. Regression II: linear regression.
- ✓ Chương 09. Clustering.
- ✓ Chương 10. Statistical inference.
- ✓ Chương 11. Combining code & text với Jupyter.
- ✓ Chương 12. Collaboration với version control.
- ✓ Chương 13. Thiết lập máy tính của bạn.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !