Book Description: Data Science and Analytics with Python is designed for practitioners in data science and data analytics in both academic and business environments. The aim is to present the reader with the main concepts used in data science using tools developed in Python, such as Scikit-learn, Pandas, Numpy, and others. The use of Python is particularly interesting given its recent popularity in the data science community. The book can be used by seasoned programmers and newcomers alike. The book is organized in a way that individual chapters are sufficiently independent from each other so that the reader is comfortable using the contents as a reference. Data science and analytics are discussed from the point of view of the process and results obtained, and important features of Python are also covered, including a Python primer. Regression analysis using Python, clustering techniques, classification algorithms, and dimensionality reduction techniques are explored in the second part of the book. Hierarchical clustering, decision trees, ensemble techniques, and recommendation systems are also discussed. Finally, the support vector machine algorithm and the Kernel trick are discussed in the last part of the book. About the Author: Dr. Jess Rogel Salazar is a lead data scientist with experience in the field, working for companies such as AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones, and others.

Data Science and Analytics с Python предназначен для практиков в области науки о данных и аналитики данных как в академической, так и в деловой среде. Цель состоит в том, чтобы представить читателю основные концепции, используемые в науке о данных, используя инструменты, разработанные на Python, такие как Scikit-learn, Pandas, Numpy и другие. Использование Python особенно интересно, учитывая его недавнюю популярность в сообществе data science. Книгой могут пользоваться как матерые программисты, так и новички. Книга организована таким образом, что отдельные главы достаточно независимы друг от друга, чтобы читателю было удобно использовать содержание в качестве справочного материала. Наука о данных и аналитика обсуждаются с точки зрения процесса и полученных результатов, также освещаются важные особенности Python, включая Python-праймер. Регрессионный анализ с использованием Python, методы кластеризации, алгоритмы классификации и методы уменьшения размерности исследуются во второй части книги. Также обсуждаются иерархическая кластеризация, деревья решений, методы ансамбля и системы рекомендаций. Наконец, алгоритм машины опорных векторов и трюк Kernel обсуждаются в последней части книги. Об авторе: Доктор Джесс Рогель Салазар - ведущий специалист по данным с опытом работы в этой области, работающий в таких компаниях, как AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones и других.

Data Science and Analytics with Python est conçu pour les praticiens de la science des données et de l'analyse des données dans les milieux académiques et commerciaux. L'objectif est de présenter au lecteur les concepts de base utilisés dans la science des données, en utilisant des outils développés sur Python, tels que Scikit-learn, Pandas, Numpy et d'autres. L'utilisation de Python est particulièrement intéressante compte tenu de sa popularité récente dans la communauté de la science des données. s programmeurs et les débutants peuvent utiliser le livre. livre est organisé de telle sorte que les chapitres individuels sont suffisamment indépendants les uns des autres pour que le lecteur puisse utiliser le contenu comme référence. La science des données et l'analyse sont discutées du point de vue du processus et des résultats obtenus, et les caractéristiques importantes de Python, y compris l'amorce Python, sont également mises en évidence. L'analyse de régression à l'aide de Python, les méthodes de regroupement, les algorithmes de classification et les méthodes de réduction de la dimension sont étudiés dans la deuxième partie du livre. regroupement hiérarchique, les arbres de décision, les méthodes d'ensemble et les systèmes de recommandations sont également discutés. Enfin, l'algorithme de la machine de vecteur de référence et le tour de Kernel sont discutés dans la dernière partie du livre. À propos de l'auteur : Dr Jess Rogel Salazar est un spécialiste des données de premier plan avec une expérience dans ce domaine, travaillant pour des entreprises telles que AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones et d'autres.

Data Science and Analytics con Python está diseñado para profesionales en ciencia de datos y análisis de datos tanto en entornos académicos como empresariales. objetivo es presentar al lector los conceptos básicos utilizados en la ciencia de datos, utilizando herramientas desarrolladas en Python como Scikit-learn, Pandas, Numpy, entre otros. uso de Python es especialmente interesante dada su reciente popularidad en la comunidad de la ciencia de datos. libro puede ser utilizado tanto por programadores maternos como por principiantes. libro está organizado de tal manera que los capítulos individuales son lo suficientemente independientes como para que el lector pueda utilizar el contenido como material de referencia. La ciencia de los datos y el análisis se discuten en términos de proceso y resultados obtenidos, también se destacan las características importantes de Python, incluyendo Python-primer. análisis de regresión con Python, las técnicas de agrupamiento, los algoritmos de clasificación y las técnicas de reducción de dimensión se investigan en la segunda parte del libro. También se discute la agrupación jerárquica, los árboles de decisión, los métodos de conjunto y los sistemas de recomendación. Finalmente, el algoritmo de la máquina de vectores de referencia y el truco de Kernel se discuten en la última parte del libro. Sobre el autor: doctor Jess Rogel Salazar es un destacado especialista en datos con experiencia en este campo, que trabaja en empresas como AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones, entre otras.

Data Science and Analytics com Python é projetado para praticantes de ciência de dados e analistas de dados tanto no ambiente acadêmico como no ambiente empresarial. O objetivo é apresentar ao leitor conceitos básicos usados na ciência dos dados usando ferramentas desenvolvidas em Python, tais como Scikit-learn, Pandas, Numpy, entre outros. O uso de Python é particularmente interessante, dada a sua popularidade recente na comunidade data science. O livro pode ser usado tanto por programadores de mãe como por novatos. O livro é organizado de forma que os capítulos individuais são suficientemente independentes um do outro para que o leitor possa usar o conteúdo como matéria de referência. A Ciência de Dados e o Analista são discutidos em termos de processo e resultados, e as características importantes da Python, incluindo Python Prymer, são expostas. Análises de regressão usando Python, técnicas de clusterização, algoritmos de classificação e métodos de redução de dimensões são explorados na segunda parte do livro. Também são discutidos clusterização hierárquica, árvores de soluções, técnicas de conjunto e sistemas de recomendação. Finalmente, o algoritmo da máquina de suporte vetores e truque Kernel são discutidos na última parte do livro. Sobre o autor, Dr. Jess Rogel Salazar é um especialista em dados com experiência nesta área que trabalha em empresas como AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones, entre outras.

Data Science and Analytics con Python è progettato per gli esperti di scienze dei dati e gli analisti di dati sia accademici che aziendali. L'obiettivo è quello di presentare al lettore i concetti di base utilizzati nella scienza dei dati utilizzando strumenti sviluppati su Python come Scikit-learn, Pandas, Numpy e altri. L'uso di Python è particolarmente interessante data la sua recente popolarità nella comunità data science. Il libro può essere utilizzato sia dai programmatori maturi che dai principianti. Il libro è organizzato in modo che i singoli capitoli siano abbastanza indipendenti l'uno dall'altro da consentire al lettore di utilizzare il contenuto come materiale di riferimento. La scienza dei dati e l'analisi sono discussi dal punto di vista del processo e dei risultati ottenuti e evidenziano anche le caratteristiche importanti di Python, incluso il Python Primer. L'analisi di regressione con Python, i metodi di clustering, gli algoritmi di classificazione e i metodi di riduzione della dimensione vengono esaminati nella seconda parte del libro. discute anche di clustering gerarchico, alberi di soluzioni, metodi di gruppo e sistemi di raccomandazione. Infine, l'algoritmo della macchina dei vettori di riferimento e il trucco Kernel sono discussi nell'ultima parte del libro. Il Dott. Jess Rogel Salazar è un esperto di dati con esperienza in questo campo, che lavora in aziende come AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones e altre.

Data Science and Analytics mit Python richtet sich an Praktiker in den Bereichen Data Science und Data Analytics sowohl im akademischen als auch im geschäftlichen Umfeld. Ziel ist es, dem ser die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft mit Hilfe von in Python entwickelten Tools wie Scikit-learn, Pandas, Numpy und anderen vorzustellen. Die Verwendung von Python ist besonders interessant angesichts seiner jüngsten Popularität in der Data-Science-Community. Das Buch kann sowohl von erfahrenen Programmierern als auch von Anfängern verwendet werden. Das Buch ist so organisiert, dass die einzelnen Kapitel so unabhängig voneinander sind, dass es für den ser bequem ist, den Inhalt als Referenz zu verwenden. Datenwissenschaft und Analytik werden in Bezug auf den Prozess und die erzielten Ergebnisse diskutiert, und wichtige Merkmale von Python, einschließlich Python-Primer, werden ebenfalls hervorgehoben. Regressionsanalysen mit Python, Clustering-Methoden, Klassifikationsalgorithmen und Methoden zur Dimensionsreduktion werden im zweiten Teil des Buches untersucht. Auch hierarchische Clustering, Entscheidungsbäume, Ensemblemethoden und Empfehlungssysteme werden diskutiert. Schließlich werden der Algorithmus der Support-Vector-Maschine und der Kernel-Trick im letzten Teil des Buches diskutiert. Über den Autor: Dr. Jess Rogel Salazar ist ein führender Datenspezialist mit Erfahrung in diesem Bereich, der für Unternehmen wie AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones und andere arbeitet.

Data Science and Analytics with Python jest przeznaczony do nauki danych i analityki danych praktyków zarówno w środowiskach akademickich i biznesowych. Celem jest przedstawienie czytelnikowi podstawowych koncepcji wykorzystywanych w danych naukowych przy użyciu narzędzi opracowanych w Pythonie, takich jak Scikit-learn, Pandas, Numpy i inne. Zastosowanie Pythona jest szczególnie interesujące ze względu na jego niedawną popularność w środowisku danych naukowych. Książka może być używana zarówno przez zaprawionych programistów, jak i początkujących. Książka jest zorganizowana w taki sposób, aby poszczególne rozdziały były wystarczająco niezależne od siebie, aby czytelnik mógł wykorzystać treść jako materiał odniesienia. Nauka o danych i analityka są omawiane pod względem procesu i uzyskanych wyników, a także podkreślane są ważne cechy Pythona, w tym primer Pythona. Analiza regresji za pomocą Pythona, metody klastrowania, algorytmy klasyfikacji i metody redukcji wymiarów są badane w drugiej części książki. Omawiane są również klastry hierarchiczne, drzewa decyzyjne, metody zespołu oraz systemy rekomendacji. Wreszcie, algorytm maszyny wektorowej wsparcia i sztuczka jądra są omawiane w ostatniej części książki. O autorze: Dr Jess Rogel Salazar jest wiodącym informatykiem z doświadczeniem w tej dziedzinie, pracującym dla firm takich jak AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones i innych.

Data Science and Analytics with Python מיועד למדעי נתונים ואנליטיקת נתונים המטרה היא להציג לקורא את המושגים הבסיסיים המשמשים במדעי המידע באמצעות כלים שפותחו בפייתון, כגון Scikit-arch, Pandas, Numpy ואחרים. השימוש בפייתון מעניין במיוחד בהתחשב בפופולריות האחרונה שלו בקהילת מדעי המידע. ניתן להשתמש בספר גם על ידי מתכנתים מנוסים וגם על ידי מתחילים. הספר מאורגן באופן כזה שהפרקים האישיים אינם תלויים זה בזה במידה מספקת כדי להקל על הקורא להשתמש בתוכן כחומר עיון. מדע נתונים ואנליטיקה נדונים במונחים של תהליך ותוצאות שהושגו, ומאפיינים חשובים של פייתון מודגשים גם הם, כולל פריימר פייתון. ניתוח רגרסיה באמצעות פייתון, שיטות קיבוצים, אלגוריתמי סיווג ושיטות הפחתת מימדים נחקרות בחלק השני של הספר. דנים גם בקיבוצים היררכיים, בעצי החלטה, בשיטות מקובצות ובמערכות המלצות. לבסוף, אלגוריתם מכונת התמיכה וטריק קרנל נדונים בחלק האחרון של הספר. ד "ר ג 'ס רוג'ל סלזר הוא מדען נתונים מוביל בעל ניסיון בתחום, שעובד עבור חברות כמו AKQA, IBM Data Science Studio, דאו ג 'ונס ועוד.''

Python ile Veri Bilimi ve Analitiği, hem akademik hem de iş ortamlarındaki veri bilimi ve veri analizi uygulayıcıları için tasarlanmıştır. Amaç, okuyucuya Scikit-learn, Pandas, Numpy ve diğerleri gibi Python'da geliştirilen araçları kullanarak veri biliminde kullanılan temel kavramları sunmaktır. Python'un kullanımı, veri bilimi topluluğundaki son popülerliği göz önüne alındığında özellikle ilginçtir. Kitap hem deneyimli programcılar hem de yeni başlayanlar tarafından kullanılabilir. Kitap, bireysel bölümlerin, okuyucunun içeriği referans materyal olarak kullanmasını kolaylaştırmak için birbirinden yeterince bağımsız olacak şekilde düzenlenmiştir. Veri bilimi ve analitiği, süreç ve elde edilen sonuçlar açısından tartışılır ve Python astarı da dahil olmak üzere Python'un önemli özellikleri de vurgulanır. Python kullanarak regresyon analizi, kümeleme yöntemleri, sınıflandırma algoritmaları ve boyutluluk azaltma yöntemleri kitabın ikinci bölümünde incelenmiştir. Hiyerarşik kümeleme, karar ağaçları, topluluk yöntemleri ve öneri sistemleri de tartışılmaktadır. Son olarak, destek vektör makinesi algoritması ve Kernel hilesi kitabın son bölümünde ele alınmıştır. Yazar hakkında: Dr. Jess Rogel Salazar, alanında deneyimli, AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones ve diğerleri gibi şirketler için çalışan önde gelen bir veri bilimcisidir.

تم تصميم علوم وتحليلات البيانات مع Python لممارسي علوم البيانات وتحليلات البيانات في كل من البيئات الأكاديمية والتجارية. الهدف هو تقديم المفاهيم الأساسية المستخدمة في علم البيانات للقارئ باستخدام الأدوات التي تم تطويرها في بايثون، مثل Scikit-learn و Pandas و Numpy وغيرها. يعد استخدام Python مثيرًا للاهتمام بشكل خاص نظرًا لشعبيته الأخيرة في مجتمع علوم البيانات. يمكن استخدام الكتاب من قبل كل من المبرمجين والمبتدئين المخضرمين. يتم تنظيم الكتاب بطريقة تجعل الفصول الفردية مستقلة بما فيه الكفاية عن بعضها البعض لجعل من الملائم للقارئ استخدام المحتوى كمواد مرجعية. تتم مناقشة علم البيانات والتحليلات من حيث العملية والنتائج التي تم الحصول عليها، ويتم أيضًا تسليط الضوء على السمات المهمة لبايثون، بما في ذلك Python primer. يتم استكشاف تحليل الانحدار باستخدام Python وطرق التجميع وخوارزميات التصنيف وطرق تقليل الأبعاد في الجزء الثاني من الكتاب. كما تمت مناقشة التجميع الهرمي وأشجار القرار وطرق المجموعات ونظم التوصيات. أخيرًا، تمت مناقشة خوارزمية آلة ناقل الدعم وخدعة Kernel في الجزء الأخير من الكتاب. حول المؤلف: الدكتور جيس روجل سالازار عالم بيانات رائد لديه خبرة في هذا المجال، ويعمل في شركات مثل AKQA و IBM Data Science Studio و Dow Jones وغيرها.

Python的數據科學和分析面向學術和商業環境中的數據科學和數據分析從業人員。目的是使用在Python上開發的工具（例如Scikit-learn，Pandas，Numpy等）向讀者介紹數據科學中使用的基本概念。Python的使用特別有趣，因為它最近在數據科學界很受歡迎。本書可以由實質性程序員和新手使用。該書的組織方式使各個章節彼此足夠獨立，因此讀者可以方便地將內容用作參考資料。從過程和結果的角度討論了數據科學和分析，還突出了包括Python引物在內的Python的重要特征。本書的第二部分研究了使用Python的回歸分析，聚類方法，分類算法和減維方法。還討論了分層聚類，決策樹，合奏方法和推薦系統。最後，在本書的後半部分討論了參考向量機器算法和Kernel技巧。關於作者：Jess Rogel Salazar博士是該領域經驗豐富的領先數據專家，曾在AKQA、IBM Data Science Studio、Dow Jones等公司工作。