Python
Ширина 240

Описание:
Эта книга — идеальное пособие для начинающих изучать Python. Руководство, написанное опытным разработчиком и преподавателем, научит фундаментальным принципам программирования на примере создания простых игр. Вы приобретете необходимые навыки для разработки приложений на Python и узнаете, как их применять в реальной практике. Для лучшего усвоения материала в книге приведено множество примеров программного кода. В конце каждой главы вы найдете проект полноценной игры, иллюстрирующий ключевые идеи изложенной темы, а также краткое резюме пройденного материала и задачи для самопроверки. Прочитав эту книгу, вы всесторонне ознакомитесь с языком Python, усвоите базовые принципы программирования и будете готовы перенести их на почву других языков, за изучение которых возьметесь. Научитесь программировать на Python играючи!

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.

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.

Описание:
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Описание:
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python. С этой книгой вы научитесь: • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения; • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения; • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных; • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark; • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop; • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе; • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину.

Описание:
Прочитав эту книгу, вы сможете: • строить и интерпретировать модели дерева решений и случайного леса; • оценивать дискриминирующую способность полученных моделей; • улучшать модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга); • улучшать модели логистической регрессии, используя информацию дерева и случайного леса; • применять правила классификации/прогноза, полученные с помощью дерева и случайного леса, к новым данным; • овладеть навыками конструирования признаков (feature engineering); • улучшать модели случайного леса с помощью автоматизированной оптимизации параметров.

Описание:
Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных с выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах. Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др. В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети «ВКонтакте». Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей.

Описание:
Автор книги всего за год научился программировать, что само по себе немало. Однако Кори Альтхофф пошел дальше, и, научившись программировать, он устроился разработчиком в одну из самых серьезных современных IT-компаний — Ebay. Как ему удалось? Читайте эту книгу, изучайте программирование на языке Python по уникальной авторской методике — вам это тоже по силам!

Описание:
Книга демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) на языке Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты для создания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. Вы также научитесь работать с различными инструментами и фреймворками, такими как Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Издание предназначено всем разработчикам, кто уже освоил начальный уровень программирования на Python и хочет перейти на следующий.

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."

Описание:
Перед вами — увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как "Виселица" или "Охотник за сокровищами", — в процессе вы поймете основные принципы программирования и выучите Python играючи!

Описание:
Стандартная библиотека Python содержит сотни модулей, позволяющих взаимодействовать с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. Все они тщательно протестированы и готовы к немедленному использованию для разработки приложений. В этой книге Даг Хеллман, эксперт по языку Python, описывает все основные разделы библиотеки Python 3.x, сопровождая изложение материала компактными примерами исходного кода и результатами их выполнения. Приведенные примеры наглядно демонстрируют возможности каждого из модулей, предлагаемых библиотекой, и пригодны не только для изучения, но и для использования в реальном коде. В книге имеются готовые примеры кода, предназначенного для работы с текстом, структурами данных, значениями даты и времени, файловой системой, процессами, потоками, электронной почтой, пакетами и другими ресурсами. Каждому модулю посвящен отдельный раздел, содержащий ссылки на дополнительные ресурсы, что делает эту книгу идеальным учебным и справочным руководством. В книге рассмотрены новые библиотеки Python 3.x, описаны важные функциональные изменения и даны советы по переносу кода от модулей стандартной библиотеки Python 2.x к их эквивалентам в Python 3.x

Описание:
Книга познакомит вас с основополагающими компонентами библиотеки SciPy языка Python. Вы научитесь писать элегантный, ясный, краткий и эффективный программный код благодаря примерам из обширной научной экосистемы Python. Кроме SciPy, вы узнаете много нового про сопутствующие библиотеки, такие как NumPy, Pandas, scikit-image. Издание будет полезно всем программистам на Python, желающим использовать научные библиотеки в своей работе.

Описание:
Изучение всех возможностей Python — сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня. Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3. Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом. Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

Описание:
Python — один из наиболее популярных современных языков программирования. Третье издание этого практического руководства представляет собой исчерпывающий справочник, содержащий описание большинства модулей обширной стандартной библиотеки Python и наиболее часто используемых модулей сторонних производителей. Справочник ориентирован на версии Python 2.7 и 3.5, но также включает информацию об изменениях и новшествах, появившихся в версии Python З.6. Книга охватывает чрезвычайно широкий спектр областей применения Python, включая веб-приложения, сетевое программирование, обработку XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные вычисления. Она станет идеальным подспорьем как для тех, кто решил изучить Python, имея предварительный опыт программирования на других языках, так и для тех, кто уже использует этот язык в своих разработках. Основные темы книги: - Синтаксис Python, объектно-ориентированные возможности языка, модули стандартной библиотеки и пакеты расширений - Операции с файлами, работа с текстом, базы данных, многозадачность и обработка числовых данных - Основы работы с сетями, управляемые событиями программы и клиентские модули сетевых протоколов - Модули расширения Python, средства пакетирования и распространения расширений, модулей и приложений

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.

Описание:
Если вы знаете, как программировать на Python и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Когда вы уберете с дороги математику, байесовские основы станут яснее, и вы начнете применять эту технику для решения реальных проблем. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятиях и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.

Описание:
Искусственный интеллект - это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика. Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта. Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения, решать реалистичные задачи из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование, сделки с недвижимостью. Все примеры разобраны на языке Python, #1 в сфере современных стремительных вычислений.

Описание:
Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте. Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем.

Описание:
Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации. Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.