Data Literacy With Python

┬╖ Stylus Publishing, LLC
рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
254
рдкреЗрдЬ
рдкрд╛рддреНрд░
рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рдЖрдгрд┐ рдкрд░реАрдХреНрд╖рдгреЗ рдпрд╛рдВрдЪреА рдкрдбрддрд╛рд│рдгреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдирд╛рд╣реА ┬ардЕрдзрд┐рдХ рдЬрд╛рдгреВрди рдШреНрдпрд╛

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд╛рд╡рд┐рд╖рдпреА

The purpose of this book is to usher readers into the world of data, ensuring a comprehensive understanding of its nuances, intricacies, and complexities. With Python 3 as the primary medium, the book underscores the pivotal role of data in modern industries, and how its adept management can lead to insightful decision-making. The book provides a quick introduction to foundational data-related tasks, priming the readers for more advanced concepts of model training introduced later on. Through detailed, step-by-step Python code examples, the reader will master training models, beginning with the kNN algorithm, and then smoothly transitioning to other classifiers, by tweaking mere lines of code. Tools like Sweetviz, Skimpy, Matplotlib, and Seaborn are introduced, offering readers a hands-on experience in rendering charts and graphs. Companion files with source code and data sets are available by writing to the publisher.

FEATURES:
  • Introduces tools like Sweetviz, Skimpy, Matplotlib, and Seaborn offering readers a hands-on experience in rendering charts and graphs
  • Companion files with numerous Python code samples

рд▓реЗрдЦрдХрд╛рд╡рд┐рд╖рдпреА

Oswald Campesato is an adjunct instructor at UC-Santa Cruz and specializes in Deep Learning, Python, Data Science, and GPT-4. He is the author/co-author of over forty books including Python and Machine Learning, Data Cleaning, and NLP for Developers (all Mercury Learning and Information).

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд▓рд╛ рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рджреНрдпрд╛

рддреБрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдХрд╛рдп рд╡рд╛рдЯрддреЗ рддреЗ рдЖрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рд╕рд╛рдВрдЧрд╛.

рд╡рд╛рдЪрди рдорд╛рд╣рд┐рддреА

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рдЖрдгрд┐ рдЯреЕрдмрд▓реЗрдЯ
Android рдЖрдгрд┐ iPad/iPhone рд╕рд╛рдареА Google Play рдмреБрдХ рдЕтАНреЕрдк рдЗрдВрд╕реНтАНрдЯреЙрд▓ рдХрд░рд╛. рд╣реЗ рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдЦрд╛рддреНтАНрдпрд╛рдиреЗ рдЖрдкреЛрдЖрдк рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реЛрддреЗ рдЖрдгрд┐ рддреБрдореНтАНрд╣реА рдЬреЗрдереЗ рдХреБрдареЗ рдЕрд╕рд╛рд▓ рддреЗрдереВрди рддреБрдореНтАНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдСрдирд▓рд╛рдЗрди рдХрд┐рдВрд╡рд╛ рдСрдлрд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рдЪреА рдЕрдиреБрдорддреА рджреЗрддреЗ.
рд▓реЕрдкрдЯреЙрдк рдЖрдгрд┐ рдХреЙрдВрдкреНрдпреБрдЯрд░
рддреБрдореНрд╣реА рддреБрдордЪреНрдпрд╛ рдХрд╛рдБрдкреНрдпреБрдЯрд░рдЪрд╛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЭрд░ рд╡рд╛рдкрд░реВрди Google Play рд╡рд░ рдЦрд░реЗрджреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдСрдбрд┐рдУрдмреБрдХ рдРрдХреВ рд╢рдХрддрд╛.
рдИрд╡рд╛рдЪрдХ рдЖрдгрд┐ рдЗрддрд░ рдбрд┐рд╡реНрд╣рд╛рдЗрд╕реЗрд╕
Kobo eReaders рд╕рд╛рд░рдЦреНрдпрд╛ рдИ-рдЗрдВрдХ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рддреБрдореНрд╣реА рдПрдЦрд╛рджреА рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдХрд░реВрди рддреА рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреЗ рдЖрд╡рд╢реНрдпрдХ рдЖрд╣реЗ. рд╕рдкреЛрд░реНрдЯ рдЕрд╕рд▓реЗрд▓реНрдпрд╛ eReaders рд╡рд░ рдлрд╛рдЗрд▓ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рдорджрдд рдХреЗрдВрджреНрд░ рдордзреАрд▓ рддрдкрд╢реАрд▓рд╡рд╛рд░ рд╕реВрдЪрдирд╛ рдлреЙрд▓реЛ рдХрд░рд╛.