DataSciencePRO

Машинное обучение и TensorFlow (2019)
Автор: Нишант Шакла
Количество страниц: 336

Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель — познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.

Скачать книгу

Байесовская статистика: Star Wars, LEGO, резиновые уточки и многое другое (2021)
Автор: Уилл Карт
Количество страниц: 304

Нужно решить конкретную задачу, а перед вами куча непонятных данных, в которой черт ногу сломит? «Байесовская статистика» расскажет, как принимать правильные решения, задействуя свою интуицию и простую математику. Пора забыть про заумные и занудные университетские лекции! Эта книга даст вам полное понимание байесовской статистики буквально «на пальцах» — с помощью простых объяснений и ярких примеров.

Скачать книгу

Паттерны разработки на Python: TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура (2021)
Авторы: Гарри Персиваль, Боб Грегори
Количество страниц: 336

Популярность Python продолжает расти, а значит, проекты, созданные на этом языке программирования, становятся все масштабнее и сложнее. Многие разработчики проявляют интерес к высокоуровневым паттернам проектирования, таким как чистая и событийно-управляемая архитектура и паттерны предметно-ориентированного проектирования (DDD). Но их адаптация под Python не всегда очевидна. Гарри Персиваль и Боб Грегори познакомят вас с проверенными паттернами, чтобы каждый питонист мог управлять сложностью приложений и получать максимальную отдачу от тестов. Теория подкреплена примерами на чистом Python, лишенном синтаксической избыточности Java и C#.

Скачать книгу

Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python (2021)
Автор: Сет Вейдман
Количество страниц: 272

Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.

Скачать книгу

SQL за 10 минут (2014)
Автор: Бен Форта
Количество страниц: 352

Эксперт по базам данных Бен Форта расскажет обо всем, что касается основ SQL: от простых запросов на выборку данных до более сложных тем, таких как соединения, подзапросы, хранимые процедуры, курсоры, триггеры и табличные ограничения. Все темы последовательно излагаются в виде простых и коротких уроков, на каждый из которых уйдет не более 10 минут. Большинство уроков дополняется упражнениями, предназначенными для закрепления материала.

Скачать книгу

#библиотека #книга

Статья дня. ТОП-15 трюков в Python 3, делающих код понятнее и быстрее

Подборка приемов, которые помогут вам при меньших усилиях писать более качественный программный код.

Читать статью

#читать

Статья дня. 26 полезных приёмов и хитростей Python

В этой подборке вы узнаете о некоторых полезных хитростях.

Читать статью

#читать #tricks

Понимание Matplotlib в 6 фрагментах кода.

https://proglib.io/w/4ea9c275

Изучаем pandas + исходный код примеров

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.

Автор: Майкл Хейдт
Год: 2018

#books #ml #python #русский

#книга #python очень полезная книга, всегда восхищался однострочным кодом

📘 Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту [2020] Крон Джон, Бейлевельд Грант, Аглаэ Бассенс

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. #машинное_обучение #python #AI #ИИ #программирование

📙 Прикладное машинное обучение без учителя [2020] Анкур Пател

По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу. Автор книги показывает, как реализовать обучение без учителя на основе двух платформ Python: Scikit-learn и TensorFlow/Keras. Используя готовый код и практические примеры, специалисты по работе с данными смогут выявлять скрытые закономерности в информационных массивах, более глубоко анализировать деловые данные, обнаруживать аномалии, выполнять автоматическое конструирование признаков и генерировать синтетические наборы данных. #машинное_обучение #AI #ИИ

📕 Python для финансовых расчетов [2021] Ив Хилпиш [RU + EN]

Python стал языком выбора для разработки финансовых приложений, управляемых данными, и систем искусственного интеллекта. Крупные инвестиционные банки и хедж-фонды все активнее реализуют свои базовые платформы трейдинга и управления рисками с использованием экосистемы Python. В новом издании книги разработчики и финансовые аналитики узнают, как применять различные инструменты Python для создания финансовых приложений и систем алгоритмической торговли.

Все примеры книги написаны на Python 3 и доступны в виде интерактивных блокнотов Jupyter. Готовые программные решения помогут понять, как экосистема Python формирует технологический фундамент для финансовой индустрии. #python #программирование #финансы #экономика

📔 Как понять математику. Решение проще, чем вы думаете [2020] Анне Юнсен

Новая методика, благодаря которой математику поймет каждый! Больше никакой зубрежки! Вы поможете ребенку достичь потрясающих результатов, всего лишь "отремонтировав" фундамент его знаний. Авторы опираются на проверенные методики обучения, ключевую роль в которых играет побуждение к активному мышлению и участию в поиске.

Вам совсем необязательно хорошо разбираться в математике. Все, что нужно, - желание помочь ученику. В книге легко ориентироваться, все темы описаны понятным языком. Наконец-то появилась книга, которая всё меняет. Убедитесь, что математика - это просто! #математика #math #наука

📚 9 книг по теме: регулярные выражения

📘 Регулярные выражения 3-е изд [2018] Джеффри Фридл
📕 Регулярные выражения. Сборник рецептов [2015] Ян Гойвертс, Стивен Левитан
📙 Регулярные выражения. Основы [2015] Майкл Фицджеральд
📒 Mastering Python Regular Expressions [2014] Félix López, Víctor Romero
📒 Automatic Java Code Generator for Regular Expressions and Finite Automata [2021] Suejb Memeti
📓 Introduction to Regular Expressions in SAS [2014]
📘 Learning Regular Expressions [2018] Ben Forta
📕 Regular Expressions: Pocket Primer [2018] Oswald Campesato
📙 Java 9 Regular Expressions [2017] Anubhava Srivastava

#regexp #регулярные_выражения

📘 Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам [2019] [Ru + En] Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид

Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин.
#машинное_обучение

💾 PDF шпаргалка по PostgreSQL

#sql