DataSciencePRO

Книга дня. Изучаем Python, том 1, 5-е издание Автор: Марк Лутц Год издания: 2019 Рецензия на книгу: Плюсы: 1. Глубоко раскрывается большая часть возможностей Python и приводятся реальные примеры применения языка. Минусы: 1. Оригинал был написан в 2013 году и некоторые современные возможности Python не рассматриваются. #книга#скачать

а вот и новинка

​​🤖 Машинное обучение для начинающих: алгоритм случайного леса (Random Forest) В отличие от большинства используемых в машинном обучении методов, алгоритм случайного леса не требует сложной теории. В небольшом обзоре рассказываем про его особенности и возможности применения. Статья

📚 Изучаем Python. 5-е издание [2 тома] [2020] Марк Лутц С помощью этой практической книги вы получите всестороннее и глубокое введение в основы языка Python. Будучи основанным на популярном учебном курсе Марка Лутца, обновленное 5-е издание книги поможет вам быстро научиться писать эффективный высококачественный код на Python. Она является идеальным способом начать изучение Python, будь вы новичок в программировании или профессиональный разработчик программного обеспечения на других языках. Это простое и понятное учебное пособие, укомплектованное контрольными вопросами, упражнениями и полезными иллюстрациями, позволит вам освоить основы линеек Python 3.X и 2.X. Вы также ознакомитесь с расширенными возможностями языка, получившими широкое распространение в коде Python. По причине большого объема книга разделена на два тома. 2-й том обновленного 5-го издания известной книги Марка Лутца поможет вам быстро научиться писать эффективный высококачественный код на Python.

Вопрос + ответ с собеседования. 20 распространенных вопросов на собеседовании по Python Смотреть вопросы #собеседование

📚 Математика для программистов [7 книг] [1] Введение в теорию чисел. Алгоритм RSA Коутинхо [2] Высшая математика Математическое программирование [2013] Кузнецов [3] Дискретная математика для программистов [2012] Хаггарти [4] Математика – это просто 2.0 Думай математически [2015] Мэйсон [5] Математика в огне Нескучный неучебник [2020] Джейсон Уилкс [6] Модельное мышление. Как анализировать сложные явления с помощью математических моделей [2020] Пейдж Скотт [7] Рассказы о математике с примерами на языках Python и C [2017] Елисеев #математика#программирование#math

Data Science для карьериста Книга предназначена для людей, которые еще не начали работать в Data Science, но в перспективе рассматривают такую возможность, а также для тех, кто только начал трудиться в этой сфере. Начинающие специалисты получат навыки, которые необходимы, чтобы стать дата-сайентистами, а джуниоры узнают, как повысить свою экспертность. Автор: Жаклин Нолис, Эмили Робинсон. Год: 2021 💾 Скачать книгу #books#русский#datascience

Статья дня. 11 популярных библиотек Python для Data Science В этой статье мы рассмотрели самые популярные библиотеки Python для анализа и визуализации данных. Читать статью #читать#datascience#анализданных

🔥Глубокое обучение. Легкая разработка проектов на Python Автор: Сет Вейдман Год: 2021 💾Скачать книгу #books#python#русский

Глубокое обучение. Легкая разработка проектов на Python [2021] Сет Вейдман Ресурсы по нейронным сетям обычно делятся на две категории. Некоторые из них касаются в основном концептуальной и математической части и содержат как рисунки, которые, как правило, встречаются в объяснениях нейронных сетей, так и круги, соединенные линиями со стрелками на концах, а также подробные математические объяснения того, что происходит, чтобы вы могли «вникнуть в матчасть». На других ресурсах — много кода, запустив который вы видите, как снижается ошибка и «обучается» нейронная сеть. Очевидно, что такие объяснения не дают понимания того, что на самом деле происходит: лежащих в основе математических принципов, отдельных компонентов нейронной сети, как они работают вместе и т.д. Для более точного понимания мы реализуем все эти концепции с нуля в Python и соединим их, создавая рабочие нейронные сети, которые вы можете обучать на своем компьютере дома. Целью реализации этих моделей в Python будет укрепление понимания концепций

📚 10 лучших книг по математике 1 Что такое математика 2010 Курант Р. Роббинс Г. 2 Дискретный анализ 2008 Романовский 3 Основы высшей математики и математической статистики 2008 Павлушков 4 Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов 2004 Лавров 5 Элементарная математика 1974 Сканави 6 Алгебра и начала математического анализа 2018 Колмогоров 7 Высшая геометрия, Классический университетский учебник 2004 Ефимов 8 Введение в теорию внешних форм 1977 Ефимов 9 Риманова геометрия и тензорный анализ 1977 Рашевский 10 Курс анализа 1936 Эрмит Шарль

Python. Сборник упражнений В книге содержится 186 задач различной степени сложности, охватывающих самые разные учебные дисциплины и сферы жизнедеятельности. Для их решения вам будет достаточно базовых знаний языка, полученных на любом курсе по Python. Автор: Бен Стивенсон Год: 2021 💾 Скачать книгу #books#python#русский