TGViewer
Channel Public Channel
DataSciencePRO

DataSciencePRO

@ds1pro

Все нужное и полезное из мира дата сатанистов)
Subscribers
749
Photos
188
Videos
19
Links
339

Showing posts older than #119 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #118 160

Forwarded from Physics.Math.Code

Классические_задачи_Computer_Science_на_языке_Python_2020_Копец.pdf24 MB
📘Классические задачи Computer Science на языке Python [2020] Копец Дэвид

Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач. Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python. Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач. #python #программирование
Post #117 108

Forwarded from Zen of Python

​Топ-10 Python библиотек для Data Science

В Data Science широко распространён Python. В связи с этим для него существует множество различных библиотек, которые решают различные задачи специалистов по данным.

В этой подборке мы собрали популярные библиотеки и рассказали о том для чего они применяются и где их можно изучить:

https://tprg.ru/lU7m

#datascience
Post #115 152

Forwarded from [PYTHON:TODAY]

☠️ Обучение веб парсингу | Парсинг динамического сайта
💰 Зарабатываeм на фрилансе 4500
💡 Requests | JSON | Работа с API

#youtube

https://youtu.be/-T1_JG_qa-s
Post #114 157
Прям наше все
Post #113 157

Forwarded from Zen of Python

Пять возможностей Python, которые полезно знать

Обо всех или некоторых возможностях опытные разработчики, вероятно, знают, но новичкам такие вещи могут быть неочевидны и незнакомы, поэтому лучше прочитать эту статью, чтобы быть во всеоружии:

https://tprg.ru/qbr2
Post #112 121

Forwarded from Zen of Python

​Нормализация данных в Python

Используя метод нормализации данных, вы помогаете вашей программе тратить меньше времени и ресурсов при обработке данных за счёт сокращения их количества.

Для того, чтобы вы лучше поняли, как это работает и как применять, в этой статье рассмотрены несколько методов нормализации числовых данных:

https://tprg.ru/epNk
Post #111 128

Forwarded from Zen of Python

​Машинное обучение для начинающих: алгоритм случайного леса

Алгоритм случайного леса один из самых простых способов познакомиться с машинным обучением — он не требует сложной теории и является достаточно гибким.

В этой статье вы изучите, как работает этот алгоритм, где используется и увидите, как он реализуется в Python:

https://tprg.ru/AGYh

#ml
Post #110 125
А это кажись наш алго с 3й курсовой. Налетаем
Post #108 151
Как раз в тему тем, кто сейчас делает 3й проект от SF)
Post #107 141

Forwarded from Data Science | Machinelearning [ru]

​​🔥 «Люблю» и «ненавижу»: анализ эмоциональной окраски текста с помощью Python

Решаем Data Science-задачу определения эмоциональной окраски текста с помощью Python-библиотеки spaCy и стопки рецензий на фильмы. Сентимент-анализ в действии.
статья
Post #106 144

Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🤖 Введение в машинное обучение: решаем Titanic на платформе Kaggle

Знакомим читателей с основами Machine Learnng и платформой Kaggle, а также пробуем решить учебный датасет Titanic.

https://proglib.io/sh/V4sHX9ZUnu
Post #105 157
Может пригодиться
Post #103 137

Forwarded from PythonBoost - сообщество питонистов

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
Post #102 131
а вот и новинка
Post #101 133

Forwarded from Data Science | Machinelearning [ru]

​​🤖 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
Post #100 170

Forwarded from Physics.Math.Code

Изучаем_Python_5_е_издание_2_тома_2020_Марк_Лутц.zip110.3 MB
📚 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.
Post #99 153
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →