DataSciencePRO

DataSciencePRO pinned «Чего больше надо в канале?»

Python для чайников (2019) Автор: Джон Пол Мюллер Количество страниц: 416 Python - это мощный язык программирования, на котором можно создавать самые разные приложения, не зависящие от платформы. Он идеально подходит для новичков, особенно если нужно быстро научиться программировать и начать создавать реальные проекты. Благодаря пошаговым инструкциям, приведенным в книге, вы сможете в краткие сроки освоить основы языка. Работая в среде Jupyter Notebook, вы будете применять принципы грамотного программирования для создания смешанного представления кода, заметок, математических уравнений и графиков. Скачать книгу

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных (2018) Авторы: Дэви Силен, Арно Мейсман Количество страниц: 336 Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы скрипты Python. Скачать книгу

https://habr.com/ru/post/598991/

💾Шпаргалка по регулярным выражениям в Python #doc#tipsandtricks

​​Создание анимированных диаграмм в Python Вероятно, вы хоть раз видели анимированные диаграммы, где показывается капитализация компаний, востребованность технологий или другая занятная инфографика. Для примера диаграмма ниже. В этой статье показано, как реализовать такую же анимацию с помощью Python: https://tprg.ru/gGt2

📘 Python и DevOps: Ключ к автоматизации Linux [2022] Ной Гифт, Кеннеди Берман, Альфредо Деза, Григ Георгиу За последнее десятилетие технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, и всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python оказался одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform. #программирование#python#linux#devops#docker#Kubernetes#Terraform

📙 Большая книга проектов Python [2022] [Ru + En] Свейгарт Э. Вы уже освоили основы синтаксиса Python и готовы программировать? Отточите свои навыки на самых интересных задачах — графике, играх, анимации, расчетах и многом другом. Вы можете экспериментировать, добавляя к готовым проектам собственные детали. В 256 строк кода поместится все — «винтажная» экранная заставка, забег улиток на скорость, рекламный заголовок-приманка, вращающаяся спираль ДНК и так далее. Добавьте к этому пару строк своего кода, и вы сможете делиться собственными уникальными проектами в интернете. 📙 The Big Book of Small Python Projects. 81 Easy Practice Programs [2021] Al Sweigart #python#программирование

💾 Полезные модули Python schedule - простой в использовании Python модуль для периодического запуска функций по дням, часам, минутам и даже секундам. ⚙️ Документация #python#doc#tipsandtricks

Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике (2021) Автор: Юлий Васильев Количество страниц: 256 Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора. Скачать книгу

📚 15 книг по анализу данных и Big Data 💾 Скачать книги Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности.