Stan książek
Nasze książki są dokładnie sprawdzone i jasno określamy stan każdej z nich.
Nowa
Książka nowa.Używany - jak nowa
Niezauważalne lub prawie niezauważalne ślady używania. Książkę ciężko odróżnić od nowej pozycji.Używany - dobry
Normalne ślady używania wynikające z kartkowania podczas czytania, brak większych uszkodzeń lub zagięć.Używany - widoczne ślady użytkowania
zagięte rogi, przyniszczona okładka, książka posiada wszystkie strony.DODAJ DO LISTY ŻYCZEŃ
Masz tę lub inne książki?
Sprzedaj je u nas
Python dla programistów. Big Data i AI. Studia przypadków
DODAJ DO LISTY ŻYCZEŃ
Masz tę lub inne książki?
Sprzedaj je u nas
Programiści lubią Pythona. Ujmuje ich wyrazistość, zwięzłość i interaktywność kodu, a także bogata kolekcja narzędzi i bibliotek. Zalety te są uzupełniane przez rozwój innych technologii, zwiększającą się dostępność coraz szybszego sprzętu oraz rosnącą przepustowość internetu. Z kolei to wszystko wiąże się z powstawaniem niewyobrażalnych ilości danych, które trzeba magazynować i efektywnie przetwarzać. Większość innowacji w świecie informatyki koncentruje się wokół danych. A z tymi zadaniami można sobie poradzić dzięki imponującym możliwościom Pythona i jego bibliotek.
Ta książka ułatwi naukę Pythona metodą analizy i eksperymentów. Zawiera ponad 500 przykładów faktycznie wykorzystywanego kodu - od krótkich bloków po kompletne studia przypadków. Pokazano, w jaki sposób można kodować w interpreterze IPython i notatnikach Jupytera. Znalazł się tu obszerny opis Pythona oraz jego instrukcji sterujących i funkcji, omówiono pracę na plikach, kwestie serializacji w notacji JSON i obsługę wyjątków. Zaprezentowano różne paradygmaty programowania: proceduralnego, w stylu funkcyjnym i zorientowanego obiektowo. Sporo miejsca poświęcono bibliotekom: standardowej bibliotece Pythona i bibliotekom data science do realizacji złożonych zadań przy minimalnym udziale kodowania. Nie zabrakło wprowadzenia do takich zagadnień data science jak sztuczna inteligencja, symulacje, animacje czy przygotowanie danych do analizy.
W książce między innymi:
przetwarzanie języka naturalnego
IBM
stosowanie bibliotek scikit-learn i Keras
big data, Hadoop(R), Spark, NoSQL i usługi chmurowe
programowanie dla internetu rzeczy (IoT)
biblioteki: standardowa, NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, YexyBlob, Tweepy, Matplotlib i inne
Wybierz stan zużycia:
WIĘCEJ O SKALI
Programiści lubią Pythona. Ujmuje ich wyrazistość, zwięzłość i interaktywność kodu, a także bogata kolekcja narzędzi i bibliotek. Zalety te są uzupełniane przez rozwój innych technologii, zwiększającą się dostępność coraz szybszego sprzętu oraz rosnącą przepustowość internetu. Z kolei to wszystko wiąże się z powstawaniem niewyobrażalnych ilości danych, które trzeba magazynować i efektywnie przetwarzać. Większość innowacji w świecie informatyki koncentruje się wokół danych. A z tymi zadaniami można sobie poradzić dzięki imponującym możliwościom Pythona i jego bibliotek.
Ta książka ułatwi naukę Pythona metodą analizy i eksperymentów. Zawiera ponad 500 przykładów faktycznie wykorzystywanego kodu - od krótkich bloków po kompletne studia przypadków. Pokazano, w jaki sposób można kodować w interpreterze IPython i notatnikach Jupytera. Znalazł się tu obszerny opis Pythona oraz jego instrukcji sterujących i funkcji, omówiono pracę na plikach, kwestie serializacji w notacji JSON i obsługę wyjątków. Zaprezentowano różne paradygmaty programowania: proceduralnego, w stylu funkcyjnym i zorientowanego obiektowo. Sporo miejsca poświęcono bibliotekom: standardowej bibliotece Pythona i bibliotekom data science do realizacji złożonych zadań przy minimalnym udziale kodowania. Nie zabrakło wprowadzenia do takich zagadnień data science jak sztuczna inteligencja, symulacje, animacje czy przygotowanie danych do analizy.
W książce między innymi:
przetwarzanie języka naturalnego
IBM
stosowanie bibliotek scikit-learn i Keras
big data, Hadoop(R), Spark, NoSQL i usługi chmurowe
programowanie dla internetu rzeczy (IoT)
biblioteki: standardowa, NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, YexyBlob, Tweepy, Matplotlib i inne