ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python dla programistów. Big Data i AI. Studia przypadków Paul J. Deitel, Harvey Deitel

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autorzy:
Paul J. Deitel, Harvey Deitel
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
4.0/6  Opinie: 3
Stron:
712
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
83,40 zł 139,00 zł (-40%)
83,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
39,90 zł 139,00 zł (-71%)
69,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Programowania w Pythonie z wykorzystaniem IPython i notatników Jupytera
  • Stosowania różnych paradygmatów programowania: proceduralnego, funkcyjnego i obiektowego
  • Pracy z bibliotekami data science: NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib
  • Przetwarzania i analizy danych tekstowych oraz liczbowych
  • Obsługi plików, serializacji danych w formacie JSON i przetwarzania plików CSV
  • Tworzenia i manipulowania strukturami danych: listami, krotkami, słownikami i zbiorami
  • Wykorzystywania wyrażeń regularnych i narzędzi do preparacji danych
  • Implementowania programowania zorientowanego obiektowo i dziedziczenia
  • Przetwarzania języka naturalnego (NLP) z użyciem bibliotek NLTK, spaCy, TextBlob
  • Integracji z API Twittera i analizy tweetów za pomocą Tweepy
  • Wykorzystania usług IBM Watson do przetwarzania poznawczego i budowy aplikacji konwersacyjnych
  • Budowania modeli uczenia maszynowego: klasyfikacji, regresji i klasteryzacji z użyciem scikit-learn
  • Tworzenia i trenowania sieci neuronowych oraz głębokiego uczenia z wykorzystaniem Keras
  • Pracy z danymi Big Data: Hadoop, Spark i bazami NoSQL (MongoDB)
  • Programowania dla internetu rzeczy (IoT) i tworzenia dashboardów
  • Wizualizacji danych i wyników analiz przy użyciu narzędzi Python Data Science

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

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Paul Deitel jest dyrektorem w firmie Deitel & Associates, Inc. Uczył programowania w ramach współpracy z firmami: Cisco, IBM, Siemens, Sun Microsystems, Dell, Lucent Technologies, NASA, Boeing, Puma, iRobot i wieloma innymi. Jest współautorem wielu podręczników programowania.

Dr Harvey M. Deitel ma ponad 55 lat doświadczenia informatycznego. Również ukończył MIT, a na Uniwersytecie Bostońskim zdobył stopień doktora matematyki. Uczył programowania na uczelniach, w urzędach, firmach i wojsku. Publikacje Deitelów są rozpoznawane na całym świecie i były tłumaczone na dziesiątki języków.

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy książka zawiera praktyczne przykłady kodu w Pythonie związane z Big Data i sztuczną inteligencją?
Tak, książka prezentuje ponad 500 przykładów kodu, w tym kompletne studia przypadków z obszarów Big Data, uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i sztucznej inteligencji.
2. Jakie narzędzia i biblioteki Pythona są omawiane w książce?
W książce szczegółowo opisano korzystanie z bibliotek takich jak NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, Keras, NLTK, TextBlob, Tweepy, Matplotlib, a także narzędzi jak IPython, Jupyter Notebook, Hadoop, Spark i MongoDB.
3. Czy książka jest odpowiednia do samodzielnej nauki Pythona w kontekście analizy danych i AI?
Tak, publikacja prowadzi czytelnika krok po kroku - od podstaw języka Python, przez programowanie obiektowe, aż po zaawansowane zagadnienia data science i AI, umożliwiając samodzielną naukę poprzez analizę i eksperymenty.
4. Czy znajdę w książce informacje na temat pracy z dużymi zbiorami danych i technologiami Big Data?
Tak, książka obejmuje zagadnienia Big Data, w tym pracę z Hadoopem, Sparkiem, bazami NoSQL, a także przetwarzanie i analizę dużych zbiorów danych.
5. Czy książka pokazuje, jak korzystać z Jupyter Notebook i IPython w praktyce?
Tak, autor przedstawia praktyczne zastosowania Jupyter Notebook i IPython, co ułatwia interaktywne programowanie i analizę danych.
6. Jakie zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym są poruszane?
Książka omawia klasyfikację, regresję, klasteryzację, głębokie uczenie (deep learning), sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego oraz wykorzystanie bibliotek scikit-learn i Keras.
7. Czy książka zawiera przykłady integracji Pythona z usługami chmurowymi i IoT?
Tak, w książce przedstawiono przykłady wykorzystania Pythona w pracy z usługami chmurowymi (np. IBM Watson) oraz programowaniu dla internetu rzeczy (IoT).
8. W jakim formacie dostępna jest książka na Helion.pl i czy można ją przeczytać na urządzeniach mobilnych?
Książka dostępna jest w formie papierowej oraz jako e-book (PDF, ePub, mobi), co pozwala na wygodne czytanie na komputerze, tablecie czy smartfonie.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
83,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
39,90 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint