Data Science from Scratch with Python Concepts and Practices with NumPy Pandas Matplotlib ScikitLearn and Keras, written by Dr. Edward Lavieri, is a comprehensive guide to learning data science concepts and practices using Python programming language. The book covers topics such as data cleaning, data visualization, feature engineering, machine learning algorithms, deep learning, and neural networks. It provides a step-by-step approach to understanding the fundamentals of data science and its practical applications in various industries. The book is designed for both beginners and advanced learners who want to gain a deeper understanding of data science and its applications. The book begins with an introduction to data science and its importance in today's world, followed by an overview of the technologies used in data science, including NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, and Keras. The author explains how these technologies are essential tools for data scientists and provides examples of their use in real-world projects. The book then delves into the basics of data cleaning, data visualization, and feature engineering, providing readers with a solid foundation for further exploration of data science concepts. The next section of the book focuses on machine learning algorithms, including linear regression, logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, and clustering. The author explains each algorithm's strengths and weaknesses and provides examples of their applications in different industries. This section also covers deep learning and neural networks, which are becoming increasingly popular in data science. The final section of the book explores the practical applications of data science in various industries such as finance, healthcare, marketing, and social media analysis.

Data Science from Scratch with Python Concepts and Practices with NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn и Keras, написанный доктором Эдвардом Лавьери, является всеобъемлющим руководством по изучению концепций и практик науки о данных с использованием языка программирования Python. Книга охватывает такие темы, как очистка данных, визуализация данных, разработка функций, алгоритмы машинного обучения, глубокое обучение и нейронные сети. Он обеспечивает пошаговый подход к пониманию основ науки о данных и ее практического применения в различных отраслях. Книга предназначена как для начинающих, так и для продвинутых учеников, которые хотят получить более глубокое понимание науки о данных и ее приложений. Книга начинается с введения в науку о данных и её важности в современном мире, за которым следует обзор технологий, используемых в науке о данных, включая NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и Keras. Автор объясняет, как эти технологии являются важными инструментами для специалистов по анализу данных, и приводит примеры их использования в реальных проектах. Затем книга углубляется в основы очистки данных, визуализации данных и разработки функций, предоставляя читателям прочную основу для дальнейшего изучения концепций науки о данных. Следующий раздел книги посвящен алгоритмам машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов и кластеризацию. Автор объясняет сильные и слабые стороны каждого алгоритма и приводит примеры их применения в разных отраслях. Этот раздел также охватывает глубокое обучение и нейронные сети, которые становятся все более популярными в науке о данных. В заключительном разделе книги рассматриваются практические применения науки о данных в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг и анализ социальных сетей.

Data Science from Scratch with Python Concepts and Practices with NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn and Keras, écrit par le Dr Edward Lavieri, est un guide complet pour l'étude des concepts et des pratiques de la science des données le langage de programmation Python. livre couvre des sujets tels que le nettoyage des données, la visualisation des données, le développement des fonctions, les algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Il offre une approche étape par étape pour comprendre les fondements de la science des données et son application pratique dans différents secteurs. livre est conçu pour les étudiants débutants et avancés qui veulent acquérir une meilleure compréhension de la science des données et de ses applications. livre commence par une introduction à la science des données et son importance dans le monde d'aujourd'hui, suivie d'un aperçu des technologies utilisées dans la science des données, y compris NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn et Keras. L'auteur explique comment ces technologies sont des outils importants pour les analystes de données et donne des exemples de leur utilisation dans des projets réels. livre explore ensuite les bases du nettoyage des données, de la visualisation des données et du développement des fonctions, offrant aux lecteurs une base solide pour approfondir les concepts de la science des données. La prochaine section du livre est consacrée aux algorithmes d'apprentissage automatique, y compris la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines vectorielles de référence et le regroupement. L'auteur explique les forces et les faiblesses de chaque algorithme et donne des exemples de leur application dans différents secteurs. Cette section couvre également l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, qui sont de plus en plus populaires dans la science des données. La dernière partie du livre traite des applications pratiques de la science des données dans divers secteurs tels que la finance, la santé, le marketing et l'analyse des médias sociaux.

Data Science from Scratch with Python Concepts and Practices with NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn and Keras, escrito por el Dr. Edward Lavieri, es una guía integral sobre el estudio de conceptos y prácticas de la ciencia de datos utilizando el lenguaje de programación Python. libro abarca temas como limpieza de datos, visualización de datos, desarrollo de funciones, algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales. Proporciona un enfoque paso a paso para entender los fundamentos de la ciencia de datos y su aplicación práctica en diferentes industrias. libro está diseñado tanto para principiantes como para estudiantes avanzados que desean obtener una comprensión más profunda de la ciencia de datos y sus aplicaciones. libro comienza con una introducción a la ciencia de datos y su importancia en el mundo actual, seguido de una revisión de las tecnologías utilizadas en la ciencia de datos, incluyendo NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y Keras. autor explica cómo estas tecnologías son herramientas importantes para los analistas de datos y da ejemplos de su uso en proyectos reales. A continuación, el libro profundiza en los fundamentos de la limpieza de datos, visualización de datos y desarrollo de funciones, proporcionando a los lectores una base sólida para profundizar en los conceptos de la ciencia de datos. La siguiente sección del libro trata sobre algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de referencia y agrupamiento. autor explica las fortalezas y debilidades de cada algoritmo y da ejemplos de su aplicación en diferentes industrias. Esta sección también cubre el aprendizaje profundo y las redes neuronales que se están volviendo cada vez más populares en la ciencia de los datos. En la sección final del libro se examinan las aplicaciones prácticas de la ciencia de los datos en diversas industrias, como las finanzas, la salud, el marketing y el análisis de las redes sociales.

Data Science from Scratch with Python Conceitos e Practices with NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn e Keras, escrito pelo Dr. Edward Lavieri, é um guia abrangente para o estudo de conceitos e práticas da ciência dos dados usando a linguagem de programação Python. O livro abrange temas como limpeza de dados, visualização de dados, desenvolvimento de funções, algoritmos de aprendizagem automática, aprendizagem profunda e redes neurais. Oferece uma abordagem passo a passo para compreender os fundamentos da ciência dos dados e suas aplicações práticas em vários setores. O livro é projetado tanto para alunos iniciantes quanto para alunos avançados que querem uma maior compreensão da ciência dos dados e seus aplicativos. O livro começa com a introdução na ciência dos dados e sua importância no mundo atual, seguido por uma revisão das tecnologias usadas na ciência dos dados, incluindo NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn e Keras. O autor explica como essas tecnologias são importantes ferramentas para os especialistas em análise de dados e dá exemplos de sua utilização em projetos reais. Em seguida, o livro é aprofundado na limpeza de dados, visualização de dados e desenvolvimento de funções, fornecendo aos leitores uma base sólida para explorar mais os conceitos da ciência dos dados. A próxima seção do livro é sobre algoritmos de aprendizagem de máquinas, incluindo regressão linear, regressão logística, árvores de soluções, florestas aleatórias, máquinas de suporte vetores e clusterização. O autor explica os pontos fortes e fracos de cada algoritmo e dá exemplos de aplicações em diferentes setores. Esta seção também abrange o aprendizado profundo e as redes neurais que se tornam cada vez mais populares na ciência dos dados. A seção final do livro aborda as aplicações práticas da ciência de dados em vários setores, tais como finanças, saúde, marketing e análise de redes sociais.

Data Science from Scratch with Python Concept and Practices with Pandas Matplotlib "e Keras, scritto dal dottor Edward Lavieri, è un manuale completo per studiare i concetti e le pratiche della scienza dei dati utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Il libro comprende argomenti quali la pulizia dei dati, la visualizzazione dei dati, lo sviluppo delle funzioni, gli algoritmi di apprendimento automatico, l'apprendimento approfondito e le reti neurali. Fornisce un approccio passo passo alla comprensione dei fondamenti della scienza dei dati e alla sua applicazione pratica in diversi settori. Il libro è progettato per studenti emergenti e avanzati che desiderano una maggiore comprensione della scienza dei dati e delle sue applicazioni. Il libro inizia con l'introduzione alla scienza dei dati e alla sua importanza nel mondo moderno, seguita da una panoramica delle tecnologie utilizzate nella scienza dei dati, tra cui NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn e Keras. L'autore spiega come queste tecnologie siano strumenti importanti per gli esperti di analisi dei dati e fornisce esempi di utilizzo in progetti reali. Il libro viene quindi approfondito sulle basi della pulizia dei dati, della visualizzazione dei dati e dello sviluppo delle funzioni, fornendo ai lettori una base solida per approfondire i concetti della scienza dei dati. La sezione successiva è dedicata agli algoritmi di apprendimento automatico, tra cui regressione lineare, regressione logistica, alberi di soluzioni, foreste casuali, macchine di supporto vettori e clustering. L'autore spiega i punti di forza e di debolezza di ogni algoritmo e fornisce esempi di loro applicazione in settori diversi. Questa sezione comprende anche l'apprendimento approfondito e le reti neurali che stanno diventando sempre più popolari nella scienza dei dati. La sezione finale del libro affronta le applicazioni pratiche della scienza dei dati in diversi settori quali finanza, sanità, marketing e analisi dei social media.

Data Science from Scratch with Python Concepts and Practices with NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn and Keras, geschrieben von Dr. Edward Lavieri, ist ein umfassender itfaden zum Erlernen von Konzepten und Praktiken der Datenwissenschaft mit der Programmiersprache Python. Das Buch behandelt Themen wie Datenbereinigung, Datenvisualisierung, Funktionsentwicklung, Algorithmen für maschinelles rnen, Deep arning und neuronale Netze. Es bietet einen schrittweisen Ansatz zum Verständnis der Grundlagen der Datenwissenschaft und ihrer praktischen Anwendung in verschiedenen Branchen. Das Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Fortgeschrittene, die ein tieferes Verständnis der Datenwissenschaft und ihrer Anwendungen erlangen möchten. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Datenwissenschaft und ihre Bedeutung in der heutigen Welt, gefolgt von einem Überblick über die in der Datenwissenschaft verwendeten Technologien, darunter NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn und Keras. Der Autor erklärt, wie diese Technologien wichtige Werkzeuge für Datenwissenschaftler sind, und gibt Beispiele für ihre Verwendung in realen Projekten. Das Buch vertieft sich dann in die Grundlagen der Datenbereinigung, Datenvisualisierung und Funktionsentwicklung und bietet den sern eine solide Grundlage, um die Konzepte der Datenwissenschaft weiter zu erforschen. Der nächste Abschnitt des Buches konzentriert sich auf Algorithmen des maschinellen rnens, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäumen, zufälligen Wäldern, Support-Vector-Maschinen und Clustering. Der Autor erklärt die Stärken und Schwächen jedes Algorithmus und gibt Beispiele für ihre Anwendung in verschiedenen Branchen. Dieser Abschnitt umfasst auch Deep arning und neuronale Netze, die in der Datenwissenschaft immer beliebter werden. Der letzte Abschnitt des Buches untersucht die praktischen Anwendungen der Datenwissenschaft in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing und Social-Media-Analyse.

Data Science from Scratch z Python Koncepcje i praktyki z NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn i Keras, napisane przez Dr. Edwarda Lavieri, jest kompleksowym przewodnikiem do badania koncepcji i praktyk danych nauki za pomocą programowania Python język. Książka obejmuje takie tematy jak oczyszczanie danych, wizualizacja danych, rozwój funkcji, algorytmy uczenia maszynowego, głębokie uczenie się i sieci neuronowe. Stanowi ono krok po kroku podejście do zrozumienia podstaw nauki o danych i jej praktycznych zastosowań w różnych branżach. Książka skierowana jest zarówno do początkujących, jak i zaawansowanych uczących się, którzy chcą głębszego zrozumienia danych i ich zastosowań. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do nauki o danych i jego znaczenia we współczesnym świecie, a następnie przeglądu technologii stosowanych w nauce o danych, w tym NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn i Keras. Autor wyjaśnia, jak technologie te są ważnymi narzędziami dla naukowców zajmujących się danymi i przedstawia przykłady ich wykorzystania w projektach realnych. Następnie książka zagłębia się w podstawy oczyszczania danych, wizualizacji danych i rozwoju funkcji, zapewniając czytelnikom solidne podstawy do dalszego badania koncepcji nauki o danych. Następna część książki skupia się na algorytmach uczenia maszynowego, w tym regresji liniowej, regresji logistycznej, drzewach decyzyjnych, lasach losowych, maszynach wektorowych wspomagających i klastrowaniu. Autor wyjaśnia mocne i słabe strony każdego algorytmu i podaje przykłady ich zastosowania w różnych branżach. Sekcja ta dotyczy również głębokiego uczenia się i sieci neuronowych, które stają się coraz bardziej popularne w dziedzinie danych naukowych. W ostatniej części książki omówiono praktyczne zastosowania danych naukowych w branżach takich jak finanse, opieka zdrowotna, marketing i analiza mediów społecznościowych.

Data Scratch from Scratch with Python Concepts and Practices with Numpy Pandas Pandas Matplotlib Scikitad and Karas, שנכתב על ידי ד "ר אדוארד לאבירי, הוא מדריך מקיף לחקר המושגים והפרקטנטים במדעי המידע. הספר עוסק בנושאים כגון טיהור נתונים, הדמיית נתונים, פיתוח תכונה, אלגוריתמי למידת מכונה, למידה עמוקה ורשתות עצביות. הוא מספק גישה של צעד אחר צעד להבנת היסודות של מדעי המידע והיישומים המעשיים שלו ברחבי התעשיות. הספר מכוון הן למתחילים והן ללומדים מתקדמים הרוצים הבנה עמוקה יותר של מדעי המידע ויישומיו. הספר מתחיל עם הקדמה למדעי המידע וחשיבותו בעולם המודרני, ואחריו סקירה של טכנולוגיות המשמשות במדעי המידע, כולל NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-ars ו-Karas. המחבר מסביר כיצד טכנולוגיות אלו הן כלים חשובים למדעני נתונים ומספק דוגמאות לשימושם בפרויקטים בעולם האמיתי. הספר מתעמק ביסודות של טיהור נתונים, הדמיית נתונים והתפתחות תכליתית, ומספק לקוראים יסוד מוצק להמשיך ולחקור את מושגי מדעי הנתונים. החלק הבא של הספר מתמקד באלגוריתמים ללימוד מכונה, כולל רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה, יערות אקראיים, מכונות וקטוריות תומכות, וקיבוצים. המחבר מסביר את החוזקות והחולשות של כל אלגוריתם ונותן דוגמאות ליישום שלהם בתעשיות שונות. סעיף זה מכסה גם למידה עמוקה ורשתות עצביות, אשר נעשות פופולריות יותר ויותר במדעי המידע. החלק האחרון של הספר בוחן יישומים מעשיים של מדעי המידע ברחבי תעשיות כמו פיננסים, בריאות, שיווק וניתוח מדיה חברתית.''

NumPy Pandas Matplotlib Scikit ile Python Kavramları ve Uygulamaları ile Sıfırdan Veri BilimiDr. Edward Lavieri tarafından yazılan arn and Keras, Python programlama dilini kullanarak veri biliminin kavram ve uygulamalarını keşfetmeye yönelik kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, veri temizleme, veri görselleştirme, özellik geliştirme, makine öğrenme algoritmaları, derin öğrenme ve sinir ağları gibi konuları kapsamaktadır. Veri biliminin temellerini ve endüstrilerdeki pratik uygulamalarını anlamak için adım adım bir yaklaşım sunar. Kitap, hem yeni başlayanlar hem de veri bilimi ve uygulamaları hakkında daha derin bir anlayış isteyen ileri düzey öğrencilere yöneliktir. Kitap, veri bilimine ve modern dünyadaki önemine bir giriş ile başlar, ardından NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn ve Keras dahil olmak üzere veri biliminde kullanılan teknolojilere genel bir bakış izler. Yazar, bu teknolojilerin veri bilimcileri için nasıl önemli araçlar olduğunu açıklıyor ve gerçek dünya projelerinde kullanımlarına örnekler sunuyor. Kitap daha sonra veri temizleme, veri görselleştirme ve özellik geliştirme temellerini inceleyerek okuyuculara veri bilimi kavramlarını daha fazla keşfetmek için sağlam bir temel sağlar. Kitabın bir sonraki bölümü, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri ve kümeleme gibi makine öğrenme algoritmalarına odaklanmaktadır. Yazar, her algoritmanın güçlü ve zayıf yönlerini açıklar ve farklı endüstrilerdeki uygulamalarına örnekler verir. Bu bölüm aynı zamanda veri biliminde giderek daha popüler hale gelen derin öğrenme ve sinir ağlarını da kapsamaktadır. Kitabın son bölümü, veri biliminin finans, sağlık, pazarlama ve sosyal medya analizi gibi endüstrilerdeki pratik uygulamalarına bakıyor.

علم البيانات من الصفر مع مفاهيم وممارسات بايثون مع NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn و Keras، كتبه الدكتور إدوارد لافيري، هو دليل شامل لاستكشاف مفاهيم وممارسات علم البيانات باستخدام لغة برمجة بايثون. يغطي الكتاب موضوعات مثل تطهير البيانات، وتصور البيانات، وتطوير الميزات، وخوارزميات التعلم الآلي، والتعلم العميق، والشبكات العصبية. يوفر نهجًا تدريجيًا لفهم أساسيات علم البيانات وتطبيقاته العملية عبر الصناعات. يستهدف الكتاب كل من المبتدئين والمتعلمين المتقدمين الذين يريدون فهمًا أعمق لعلوم البيانات وتطبيقاتها. يبدأ الكتاب بمقدمة لعلوم البيانات وأهميتها في العالم الحديث، تليها نظرة عامة على التقنيات المستخدمة في علوم البيانات، بما في ذلك NumPy و Pandas و Matplotlib و Scikit-learn و Keras. يشرح المؤلف كيف أن هذه التقنيات هي أدوات مهمة لعلماء البيانات ويقدم أمثلة على استخدامها في مشاريع العالم الحقيقي. ثم يتعمق الكتاب في أساسيات تنقية البيانات، وتصور البيانات، وتطوير الميزات، مما يوفر للقراء أساسًا صلبًا لمواصلة استكشاف مفاهيم علم البيانات. يركز القسم التالي من الكتاب على خوارزميات التعلم الآلي بما في ذلك الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات ناقلات الدعم، والتجمع. يشرح المؤلف نقاط القوة والضعف في كل خوارزمية ويقدم أمثلة على تطبيقها في صناعات مختلفة. يغطي هذا القسم أيضًا التعلم العميق والشبكات العصبية، والتي أصبحت شائعة بشكل متزايد في علم البيانات. يبحث القسم الأخير من الكتاب في التطبيقات العملية لعلوم البيانات عبر الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي.

Edward Lavieri 박사가 저술 한 NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn 및 Keras가있는 파이썬 개념과 관행을 갖춘 스크래치의 데이터 과학은 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 과학의 개념과 실천을 탐구하는 포괄적 인 안내용입니다. 이 책은 데이터 정화, 데이터 시각화, 기능 개발, 머신 러닝 알고리즘, 딥 러닝 및 신경망과 같은 주제를 다룹니다. 데이터 과학의 기초와 산업 전반에 걸친 실제 응용을 이해하기위한 단계별 접근 방식을 제공합니다. 이 책은 데이터 과학과 응용 프로그램에 대한 깊은 이해를 원하는 초보자와 고급 학습자 모두를 대상으로합니다. 이 책은 데이터 과학에 대한 소개와 현대 세계에서의 중요성으로 시작하며 NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 및 Keras를 포함한 데이터 과학에 사용되는 기술에 대한 개요가 이어집니다. 저자는 이러한 기술이 데이터 과학자에게 중요한 도구 인 방법을 설명하고 실제 프로젝트에서의 사용 예를 제공합니다. 그런 다음이 책은 데이터 정화, 데이터 시각화 및 기능 개발의 기본 사항을 탐구하여 독자에게 데이터 과학의 개념을 더 탐구 할 수있는 견고한 기반을 제공합니다. 이 책의 다음 섹션은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 및 클러스터링을 포함한 머신 러닝 알고리즘에 중점을 둡니다. 저자는 각 알고리즘의 강점과 약점을 설명하고 다른 산업에서의 적용 사례를 제공합니다. 이 섹션에서는 데이터 과학에서 점점 인기를 얻고있는 딥 러닝 및 신경망도 다룹니다. 이 책의 마지막 부분은 금융, 건강 관리, 마케팅 및 소셜 미디어 분석과 같은 산업 분야에서 데이터 과학의 실제 응용 프로그램을 살펴 봅니다.

Pythonの概念と実践によるゼロからのデータサイエンスNumPy Pandas Matplotlib Scikit Edward Lavieri博士によって書かれたarn and Kerasは、Pythonプログラミング言語を使用してデータサイエンスの概念と実践を探求するための包括的なガイドです。データクレンジング、データビジュアライゼーション、機能開発、機械学習アルゴリズム、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどのトピックを取り上げています。データサイエンスの基礎と業界全体の実用的なアプリケーションを理解するためのステップバイステップのアプローチを提供します。この本は、データサイエンスとそのアプリケーションをより深く理解したい初心者と上級者の両方を対象としています。この本は、データサイエンスとその現代世界における重要性の紹介から始まり、NumPy、 Pandas、 Matplotlib、 Scikit-learn、 Kerasなどのデータサイエンスに使用される技術の概要が続きます。著者は、これらの技術がデータサイエンティストにとって重要なツールであり、実際のプロジェクトでの使用例を提供する方法を説明しています。この本は、データクレンジング、データビジュアライゼーション、および機能開発の基礎を掘り下げ、データサイエンスの概念をさらに探求するための確かな基礎を読者に提供します。次のセクションでは、線形回帰、ロジスティック回帰、意思決定ツリー、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、クラスタリングなどの機械学習アルゴリズムに焦点を当てています。著者は各アルゴリズムの長所と短所を説明し、さまざまな業界でのアプリケーションの例を示しています。このセクションでは、データサイエンスで人気が高まっているディープラーニングとニューラルネットワークについても説明します。本書の最後のセクションでは、金融、ヘルスケア、マーケティング、ソーシャルメディア分析などの業界全体にわたるデータサイエンスの実用的な応用について説明します。

由Edward Lavieri博士撰寫的NumPy Pandas Matplotlib Scikitarn和Keras的Python概念和實踐的Scratch數據科學是使用編程語言研究數據科學概念和實踐的全面指南Python。該書涵蓋了諸如數據清理，數據可視化，功能開發，機器學習算法，深度學習和神經網絡等主題。它為理解數據科學的基礎及其在各個行業的實際應用提供了循序漸進的方法。該書適用於希望更好地了解數據科學及其應用的新手和高級學生。該書首先介紹了數據科學及其在現代世界中的重要性，然後回顧了數據科學中使用的技術，包括NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-learn和Keras。作者解釋了這些技術如何成為數據分析專家的重要工具，並舉例說明了它們在實際項目中的使用。該書隨後深入研究了數據清理，數據可視化和功能開發的基礎，為讀者提供了進一步研究數據科學概念的堅實基礎。本書的下一部分涉及機器學習算法，包括線性回歸，邏輯回歸，決策樹，隨機森林，參考向量機器和聚類。作者解釋了每種算法的優缺點，並舉例說明了其在不同行業中的應用。本節還涵蓋了在數據科學中越來越流行的深度學習和神經網絡。該書的最後一部分探討了數據科學在金融，醫療保健，市場營銷和社交媒體分析等各個領域的實際應用。