Магазин `Купить с доставкой`

Доставка до пунктов выдачи или почтой.

TwitterRSS

Python
Высота 25



Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас?
Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные секунды сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи, такие как:
• поиск определенного текста в файле или во множестве файлов;
• создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
• поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента;
• обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера;
• разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов;
• рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений;
• заполнение онлайновых форм.
Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач. Не тратьте свое драгоценное время на выполнение чисто механической работы. Даже если вы не написали за всю свою жизнь ни одной строки кода, вы вполне сможете заставить компьютер делать вместо вас всю рутинную работу. Эту цель и преследует данная книга.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python. Практическое руководство для начинающих

Производитель: Диалектика / Вильямс

Цена: 3693.00 руб.

Описание:
Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас? Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные секунды сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи, такие как: • поиск определенного текста в файле или во множестве файлов; • создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок; • поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента; • обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера; • разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов; • рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений; • заполнение онлайновых форм. Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач. Не тратьте свое драгоценное время на выполнение чисто механической работы. Даже если вы не написали за всю свою жизнь ни одной строки кода, вы вполне сможете заставить компьютер делать вместо вас всю рутинную работу. Эту цель и преследует данная книга.


Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей.

Python и машинное обучение

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 2714.00 руб.

Описание:
Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей.


Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. 
Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. 
Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
"Обучение — это путешествие длинной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности."

Глубокое обучение на Python

Производитель: Питер

Цена: 1882.00 руб.

Описание:
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. "Обучение — это путешествие длинной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности."


Вы уже умеете кодить на одном или нескольких языках программирования? Тогда настала пора пройти экспресс-курс Python.
Впервые на русском языке выходит новое издание одной из самых популярных книг издательства Manning.
С помощью этой книги вы можете быстро перейти от основ к управлению и структурам данных, чтобы создавать, тестировать и развертывать полноценные приложения. Наоми Седер рассказывает не только об основных особенностях языка Python, но и его объектно-ориентированных возможностях, которые появились в Python 3. Данное издание учитывает все изменения, которые произошли с языком за последние 5 лет, а последние 5 глав рассказывают о работе с большими данными.

Python. Экспресс-курс

Производитель: Питер

Цена: 2218.00 руб.

Описание:
Вы уже умеете кодить на одном или нескольких языках программирования? Тогда настала пора пройти экспресс-курс Python. Впервые на русском языке выходит новое издание одной из самых популярных книг издательства Manning. С помощью этой книги вы можете быстро перейти от основ к управлению и структурам данных, чтобы создавать, тестировать и развертывать полноценные приложения. Наоми Седер рассказывает не только об основных особенностях языка Python, но и его объектно-ориентированных возможностях, которые появились в Python 3. Данное издание учитывает все изменения, которые произошли с языком за последние 5 лет, а последние 5 глав рассказывают о работе с большими данными.


Данная книга представляет собой углубленное практическое руководство, которое позволит читателям освоить методы глубокого обучения на уровне, достаточном для развертывания готовых решений. Прочитав книгу, вы сможете быстро приступить к работе с библиотекой TensorFlow и заняться оптимизацией архитектур глубокого обучения.
Книга охватывает все практические аспекты глубокого обучения, существенно важные для любой отрасли. Рассмотренные прототипы могут непосредственно применяться для создания новых приложений глубокого обучения. Представленный в книге программный код доступен в виде блокнотов iPython и сценариев, позволяющих с легкостью воспроизводить примеры и экспериментировать с ними. Вооружившись полученными знаниями, вы сможете проводить собственные исследования в этой области и делиться возникшими у вас идеями с сообществом.

Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python. Руководство

Производитель: Диалектика / Вильямс

Цена: 2831.00 руб.

Описание:
Данная книга представляет собой углубленное практическое руководство, которое позволит читателям освоить методы глубокого обучения на уровне, достаточном для развертывания готовых решений. Прочитав книгу, вы сможете быстро приступить к работе с библиотекой TensorFlow и заняться оптимизацией архитектур глубокого обучения. Книга охватывает все практические аспекты глубокого обучения, существенно важные для любой отрасли. Рассмотренные прототипы могут непосредственно применяться для создания новых приложений глубокого обучения. Представленный в книге программный код доступен в виде блокнотов iPython и сценариев, позволяющих с легкостью воспроизводить примеры и экспериментировать с ними. Вооружившись полученными знаниями, вы сможете проводить собственные исследования в этой области и делиться возникшими у вас идеями с сообществом.


"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.
Работая с книгой, вы научитесь:
- Использовать мощные библиотеки и инструменты Python: Pygame, Matplotlib, Plotly и Django.
- Создавать 2D-игры разной сложности, которыми можно управлять с клавиатуры и мыши.
- Создавать интерактивную визуализацию данных.
- Разрабатывать, настраивать и развертывать веб-приложения.
- Разбираться с багами и ошибками.
Новое издание было тщательно переработано и отражает последние достижения в практиках программирования на Python. Первая часть книги была дополнена новой информацией о f-строках, константах и управлении данными. Во второй части был обновлен код проектов. Структура проектов и код стали более чистыми и понятными, теперь они используют всю мощь популярных библиотек и инструментов, таких как Plotly и Django. (Полный список обновлений можно найти в предисловии.)
Если вы подумываете "А не заняться ли мне программированием?", то эта книга - идеальный старт. Не нужно больше ждать! Погнали!

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Производитель: Питер

Цена: 1778.00 руб.

Описание:
"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. Работая с книгой, вы научитесь: - Использовать мощные библиотеки и инструменты Python: Pygame, Matplotlib, Plotly и Django. - Создавать 2D-игры разной сложности, которыми можно управлять с клавиатуры и мыши. - Создавать интерактивную визуализацию данных. - Разрабатывать, настраивать и развертывать веб-приложения. - Разбираться с багами и ошибками. Новое издание было тщательно переработано и отражает последние достижения в практиках программирования на Python. Первая часть книги была дополнена новой информацией о f-строках, константах и управлении данными. Во второй части был обновлен код проектов. Структура проектов и код стали более чистыми и понятными, теперь они используют всю мощь популярных библиотек и инструментов, таких как Plotly и Django. (Полный список обновлений можно найти в предисловии.) Если вы подумываете "А не заняться ли мне программированием?", то эта книга - идеальный старт. Не нужно больше ждать! Погнали!


Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними.
Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.

Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python

Производитель: Инфра-Инженерия

Цена: 2665.00 руб.

Описание:
Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.


Эта книга — отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область — прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков.
Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.

Машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Производитель: Диалектика / Вильямс

Цена: 3693.00 руб.

Описание:
Эта книга — отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область — прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков. Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.


Эта книга идеально подходит как для начинающих программистов, так и для тех, кто только собирается осваивать Python, но уже имеет опыт программирования на других языках. В ней подробно рассматриваются самые современные пакеты и библиотеки Python. Стилистически издание напоминает руководство с вкраплениями кода, подробно объясняя различные концепции Python 3. Под обложкой вы найдете обширный материал от самых основ языка до сравнительно сложных и узких тем.
Прочитав эту книгу, вы не только убедитесь, что Python — это вкусно, но и освоите искусство тестирования, отладки, многократного использования кода, а также научитесь применять Python в различных предметных областях.

Простой Python. Современный стиль программирования. Руководство

Производитель: Питер

Цена: 1425.00 руб.

Описание:
Эта книга идеально подходит как для начинающих программистов, так и для тех, кто только собирается осваивать Python, но уже имеет опыт программирования на других языках. В ней подробно рассматриваются самые современные пакеты и библиотеки Python. Стилистически издание напоминает руководство с вкраплениями кода, подробно объясняя различные концепции Python 3. Под обложкой вы найдете обширный материал от самых основ языка до сравнительно сложных и узких тем. Прочитав эту книгу, вы не только убедитесь, что Python — это вкусно, но и освоите искусство тестирования, отладки, многократного использования кода, а также научитесь применять Python в различных предметных областях.


Для создания надежного программного обеспечения необходимы эффективные алгоритмы, но программисты редко представляют себе весь спектр алгоритмов для решения своих задач. В данном обновленном издании описываются существующие алгоритмы для решения различных задач. Оно помогает выбрать и реализовать алгоритм, наиболее подходящий для ваших задач, при этом обеспечивая достаточное математическое обоснование для понимания и анализа производительности алгоритма.
Будучи акцентированной на приложениях, а не на теории, эта книга основана на строгих принципах, включая документированные решения реальных задач на разных языках программирования. В это издание добавлены десяток новых алгоритмов, реализованных на языке Python, в том числе реализация диаграмм Вороного, а также новая глава о пространственных древовидных структурах, таких как R-деревья и Quadtrees.
Основные темы книги
- Новые задачи и повышение эффективности имеющихся решений
- Поиск алгоритмов для решения своих задач и выбор наиболее подходящих из них
- Решения на языках программирования С, C++, Java, Python с помощью приведенных рекомендаций
- Оценка производительности алгоритмов и создание условий для достижения максимальной эффективности
- Использование наиболее подходящих структур данных для повышения эффективности алгоритмов

Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python. Руководство

Производитель: Альфа-книга

Цена: 2555.00 руб.

Описание:
Для создания надежного программного обеспечения необходимы эффективные алгоритмы, но программисты редко представляют себе весь спектр алгоритмов для решения своих задач. В данном обновленном издании описываются существующие алгоритмы для решения различных задач. Оно помогает выбрать и реализовать алгоритм, наиболее подходящий для ваших задач, при этом обеспечивая достаточное математическое обоснование для понимания и анализа производительности алгоритма. Будучи акцентированной на приложениях, а не на теории, эта книга основана на строгих принципах, включая документированные решения реальных задач на разных языках программирования. В это издание добавлены десяток новых алгоритмов, реализованных на языке Python, в том числе реализация диаграмм Вороного, а также новая глава о пространственных древовидных структурах, таких как R-деревья и Quadtrees. Основные темы книги - Новые задачи и повышение эффективности имеющихся решений - Поиск алгоритмов для решения своих задач и выбор наиболее подходящих из них - Решения на языках программирования С, C++, Java, Python с помощью приведенных рекомендаций - Оценка производительности алгоритмов и создание условий для достижения максимальной эффективности - Использование наиболее подходящих структур данных для повышения эффективности алгоритмов


Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением.
Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы этой книги, Андреас Мюллер и Сара Гвидо, сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, а не их математическом обосновании. Наличие у читателя навыка использования библиотек NumPy и matplotlib позволит извлечь из этой книги еще больше полезной информации.
Эта книга поможет вам:
- познакомиться с фундаментальными понятиями и областью применения инструментов машинного обучения
- понять преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения
- изучить способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы сданными
- освоить продвинутые методы оценивания модели и тонкую настройку параметров
- изучить принципы построения конвейеров для объединения моделей в цепочки и инкапсуляции рабочего потока
- освоить методы работы с текстовыми данными
- получить рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Производитель: Альфа-книга

Цена: 3829.00 руб.

Описание:
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением. Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы этой книги, Андреас Мюллер и Сара Гвидо, сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, а не их математическом обосновании. Наличие у читателя навыка использования библиотек NumPy и matplotlib позволит извлечь из этой книги еще больше полезной информации. Эта книга поможет вам: - познакомиться с фундаментальными понятиями и областью применения инструментов машинного обучения - понять преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения - изучить способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы сданными - освоить продвинутые методы оценивания модели и тонкую настройку параметров - изучить принципы построения конвейеров для объединения моделей в цепочки и инкапсуляции рабочего потока - освоить методы работы с текстовыми данными - получить рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных



Отобрано товаров 11
(c) nzrv.ru

Яндекс.Метрика