хейдт майкл груздев артем владимирович изучаем pandas
Хейдт Майкл, Груздев Артем Владимирович Изучаем pandas
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. Во второе издание добавлены новые приложения, посвященные предварительной подготовке данных и настройке гиперпараметров, работе с датами, строками и предупреждениями. Подробно освещены алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга CatBoost и логистической регрессии. Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных. 2-е издание, дополненное.
3230 Руб.
Хейдт М., Груздев А. Изучаем pandas
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. .Во второе издание добавлены новые приложения, посвященные предварительной подготовке данных и настройке гиперпараметров, работе с датами, строками и предупреждениями. Подробно освещены алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга CatBoost и логистической регрессии. .Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.
3176 Руб.
Хейдт М., Груздев А. Изучаем pandas
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. .Во второе издание добавлены новые приложения, посвященные предварительной подготовке данных и настройке гиперпараметров, работе с датами, строками и предупреждениями. Подробно освещены алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга CatBoost и логистической регрессии. .Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.
3176 Руб.
Хейдт Майкл Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python
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. Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.
1903 Руб.
Груздев Артем Владимирович Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач. Прочитав первый том, вы научитесь: - работать в IPython и Jupyter Notebook; - применять функции библиотеки NumPy; - визуализировать результаты анализа с помощью библиотек matplotlib, seaborn и plotly; - выполнять предварительную подготовку данных в библиотеке pandas; - работать с классами scikit-learn, строящими модели предварительной подготовки данных и модели машинного обучения; - применять различные стратегии валидации данных.
4078 Руб.
Груздев Артем Владимирович Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R. Метод деревьев решений
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax и R, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank. Прочитав эту книгу, вы сможете: - строить и интерпретировать деревья решений; - оценивать дискриминирующую способность полученных моделей; - улучшать модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга); - улучшать модели логистической регрессии, используя информацию дерева; - применять правила классификации/прогноза, полученные с помощью дерева, к новым данным. Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
1700 Руб.
Груздев Артем Владимирович Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач. Прочитав второй том, вы научитесь: - составлять план предварительной подготовки данных; - конструировать признаки; - отбирать признаки; - работать с метриками бинарной классификации и регрессии; - выполнять байесовскую оптимизацию гиперпараметров; - создавать контейнеры Docker; - строить модели c помощью платформы H2O.
4078 Руб.
Пампел Фред, Груздев Артем, Цвиркун Дмитрий Логистическая регрессия
В книге рассказывается о математическом аппарате логистической регрессии, способах интерпретации регрессионных коэффициентов, даются программные реализации методов оценивания (метод градиентного спуска, метод Ньютона без регуляризации/с регуляризацией), приведены примеры развертывания моделей с помощью Streamlit, Streamlit Cloud, Docker, FastAPI и Flask. Книга будет интересна специалистам по анализу данных, маркетологам и риск-аналитикам.
2428 Руб.
Моррисон Майкл Изучаем JavaScript
Вы готовы сделать шаг вперед в своей практике веб-программирования и перейти от верстки в HTML и CSS к созданию полноценных динамических страниц? Тогда пришло время познакомиться с самым "горячим" языком программирования - JavaScript! С помощью этой книги вы узнаете все о языке JavaScript: от переменных до циклов. Вы поймете, почему разные браузеры по-разному реагируют на код и как написать универсальный код, поддерживаемый всеми браузерами. Вам станет ясно, почему с кодом JavaScript никогда не придется беспокоиться о перегруженности страниц и ошибках передачи данных. Не пугайтесь, даже если ранее вы не написали ни одной строчки кода, - благодаря уникальному формату подачи материала эта книга с легкостью проведет вас по всему пути обучения: от написания простейшего java-скрипта до создания сложных веб-проектов, которые будут работать во всех современных браузерах. Особенностью данного издания является уникальный способ подачи материала, выделяющий серию "Head First" издательства O'Reilly в ряду множества скучных книг, посвященных программированию.
872 Руб.
Драбкин Артем Владимирович Кавалеристы
Со второй половины 80-х годов об этом роде войск Красной Армии можно было услышать только плохое: "Советское руководство переоценило роль кавалерии", "кавалеристы в командовании Красной Армии не давали развиваться современным родам войск и проводить механизацию", "с шашками на танки". Но насколько правдивы эти утверждения? Действительно командование РККА переоценило роль кавалерии, а красные конники бросались в самоубийственные кавалерийские атаки на танки? Какова была тактика советской кавалерии во время Великой Отечественной войны? За какие заслуги семь из восьми кавалерийских корпусов Красной Армии стали гвардейскими? На эти и многие другие вопросы отвечают герои новой книги проекта "Я помню" – ветераны-кавалеристы.
568 Руб.
Драбкин Артем Владимирович Десантники
История российских воздушно-десантных войск началась задолго до 50-х годов, когда они получили почетное прозвище "войска дяди Васи". Советские десантники проводили успешные операции в тылу врага еще во время Финской войны. Контрнаступление под Москвой, Вяземская воздушно-десантная операция, форсирование Днепра - на фронтах Великой Отечественной войны десант часто был впереди остальных. Об опасных заданиях за линией фронта, о разведывательно-диверсионных операциях из которых возвращались не многие, десантники рассказывают на страницах очередной книги исторического проекта Артема Драбкина - "Я помню".
575 Руб.
Драбкин Артем Владимирович Снайперы
Снайпер - специально подготовленный и в совершенстве владеющий своим оружием солдат, привлекаемый для решения огневых задач на расстояниях и в условиях, требующих особых навыков и высокого уровня индивидуальной стрелковой подготовки. Первые снайперские подразделения появились еще в XVIII веке, во время Американской войны за независимость, но настоящим раем для снайперов стала Первая мировая война. После начала Великой Отечественной войны в СССР началась широкая подготовка снайперов, которых стали готовить не только в специальных школах, но и на курсах ОСОАВХИМа, Всевобуча, а также непосредственно в войсках. К февралю 1942 г. только на Ленинградском фронте насчитывалось 6 000 снайперов, а в 1943 г. в составе 29-й и 70-й армий были сформированы специальный снайперские батальоны. Новая книга проекта "Я помню" - это правдивый и порою бесхитростный рассказ тех солдат Великой Отечественной войны, которые с полным правом могут сказать: "Я был снайпером".
574 Руб.
Драбкин Артем Владимирович Танкисты
Новая книга ведущего военного историка. Продолжение супербестселлера "Я дрался на Т-34", разошедшегося рекордными тиражами. Новые воспоминания танкистов Великой Отечественной. Что в первую очередь вспоминали ветераны Вермахта, говоря об ужасах Восточного фронта? Армады советских танков. Кто вынес на своих плечах основную тяжесть войны, заплатил за Победу самую высокую цену и умирал самой страшной смертью? По признанию фронтовиков: "К танкистам особое отношение - гибли они страшно. Если танк подбивали, а подбивали их часто, это была верная смерть: одному-двум, может, еще и удавалось выбраться, остальные сгорали заживо". А сами танкисты на вопрос, почему у них не бывало "военно-полевых романов", отвечают просто и жутко: "Мы же погибали, сгорали..." Эта книга дает возможность увидеть войну глазами танковых экипажей - через прицел наводчика, приоткрытый люк механика-водителя, командирскую панораму, - как они жили на передовой и в резерве, на поле боя и в редкие минуты отдыха, как воевали, умирали и побеждали.
626 Руб.
Драбкин Артем Владимирович Самоходчики
Великую Отечественную войну Красная Армия встретила, не имея на вооружении самоходных артиллеристских установок. Но уже в конце июля 1941 г. в части стали поступать первые самоходки ЗиС-ЗО, которых, однако, было выпущено всего 100 штук. В конце 1942 г. Красная Армия получила первые штурмовые САУ - СУ-122, а в 1943 г. в части стала поступать легкая самоходка СУ-76. Всего же на фронтах Великой Отечественной войны воевало более 25 000 самоходных артиллеристских установок, покрывших себя неувядаемой славой. О нелегкой службе самоходок рассказывают герои новой книги проекта "Я помню" - ветераны-самоходчики.
1011 Руб.
Драбкин Артем Владимирович Краснофлотцы
Военно-морской флот, имеющий более чем 300-летнюю историю, отважно сражался и в годы Великой Отечественной войны. Моряки Черноморского флота дали первый отпор врагу, а затем отличились при обороне города-героя Севастополя. Представители трех флотов (Черноморского, Балтийского и Тихоокеанского) громили врага не только на море и на суше, но и в небе: флотская авиация бомбила вражеские корабли и транспортные суда, а морская пехота высаживалась во вражеский тыл в качестве десанта, уничтожая противника и добывая нужные для командования сведения. Конечно, были и трагические страницы в истории флота: сдача острова Ханко и города Севастополя, Таллинский переход, во время которого потонула половина наших кораблей… Среди героев новой книги проекта Артема Драбкина "Я помню" - моряки, подводники, морские пехотинцы и даже флотские оперативные разведчики.
557 Руб.
Груздев Артем Владимирович Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank. Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
3398 Руб.