Ebook Data Science & Analytics Với Python [Ấn Bản Lần 2, Tháng 6/2025] [PDF, EPUB] [9370E]
Kể từ phiên bản đầu tiên của “Data Science & Analytics với Python”, chúng ta đã chứng kiến sự bùng nổ chưa từng có về sự quan tâm và phát triển trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning. Sự gia tăng này đã dẫn đến việc áp dụng rộng rãi cuốn sách, không chỉ trong số những người hành nghề kinh doanh mà còn trong các trường đại học như một giáo trình chính. Để đáp lại sự tăng trưởng này, phiên bản mới này xây dựng dựa trên thành công của phiên bản trước, mở rộng một số phần, cập nhật code để phản ánh những tiến bộ mới nhất trong các thư viện và module Python, và giải quyết bối cảnh generative AI (GenAI) đang không ngừng phát triển.
Phiên bản cập nhật này đảm bảo rằng các ví dụ và bài tập vẫn có liên quan bằng cách kết hợp các tính năng mới nhất của các thư viện phổ biến như Scikit-learn, pandas và Numpy. Ngoài ra, các phần mới đi sâu vào các chủ đề tiên tiến như generative AI, phản ánh những tiến bộ và vai trò ngày càng mở rộng của các công nghệ này. Phiên bản này cũng giải quyết các vấn đề quan trọng về explainability, transparency và fairness trong AI. Những chủ đề này đã nhận được sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây. Khi AI tích hợp sâu hơn vào nhiều khía cạnh khác nhau trong cuộc sống của chúng ta, việc hiểu và giảm thiểu thành kiến, đảm bảo công bằng và duy trì tính minh bạch trở nên tối quan trọng. Cuốn sách này cung cấp phạm vi bao quát toàn diện về các chủ đề này, cung cấp những hiểu biết thực tế và hướng dẫn cho các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu.
Được thiết kế như một người bạn đồng hành thiết thực cho các data analysts và các data scientist mới vào nghề, cuốn sách này giả định rằng bạn có kiến thức thực tế về lập trình và statistical modelling nhưng hướng đến mục tiêu hướng dẫn người đọc đi sâu hơn vào những điều kỳ diệu của phân tích dữ liệu và học máy. Duy trì cấu trúc của cuốn sách, mỗi chương đứng riêng biệt càng nhiều càng tốt, cho phép người đọc sử dụng nó như một tài liệu tham khảo cũng như một giáo trình. Cho dù là xem lại các khái niệm cơ bản hay đi sâu vào các chủ đề mới, nâng cao, cuốn sách này đều mang đến điều gì đó có giá trị cho mọi người đọc.
Mục lục:
- ✓ Chương 1. Những thử thách và khó khăn của một Data Scientist.
- ✓ Chương 2. Python: Cho một cái gì đó hoàn toàn khác biệt.
- ✓ Chương 3. Machine Learning & Pattern Recognition.
- ✓ Chương 4. Relationship Conundrum: Regression.
- ✓ Chương 5. Jackalopes & Hares: Clustering.
- ✓ Chương 6. Unicorns & Horses: Classification.
- ✓ Chương 7. Decisions, Decisions: Hierarchical Clustering, Decision Trees và các kỹ thuật Ensemble.
- ✓ Chương 8. Less is More: Dimensionality Reduction.
- ✓ Chương 9. Những thủ thuật bí mật của Kernel: Support Vector Machines.
- ✓ Phụ lục. Pipelines trong Scikit-Learn.
- ✓ Tài liệu tham khảo.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !