În această carte veți fi instruit practic cu cele mai captivante tehnologii de vârf din domeniul calculatoarelor – și, așa cum veți vedea, cu un amestec ușor ajustabil de informatică și știința datelor, potrivit pentru cursurile introductive în aceste și domenii conexe. Și veți programa în Python – una dintre cele mai populare limbi de programare din lume și cea care crește cel mai rapid dintre acestea.

Pentru mai multe detalii, vă rugăm să citiți Prefața:

• 538 de exemple practice, realiste de cod live în fragmente și studii de caz
• 471 de exerciții și lucrări
• Feedback imediat cu IPython, Notebooks Jupyter și 557 de exerciții de Autoevaluare
• Concentrare pe Biblioteci: Utilizați biblioteci din Python și știința datelor pentru a finaliza sarcini importante cu cât mai puțin cod
• Acoperire bogată a principiilor fundamentale: Rezolvarea problemelor, dezvoltarea algoritmilor, comenzi de control, funcții.
• Colectii: Liste, tuple, dicționare, seturi, matrice NumPy, serii & Dataframe pandas
• Vizualizări 2D și 3D statice, dinamice și interactive
• Șiruri de caractere, fișiere text, serializare JSON, CSV
• Programare procedurală/funcțională/orientată pe obiect
• Experiențe cu date folosind seturi de date și surse de date din lumea reală
• Unități de Introducere în știința datelor: Statistici de bază, simulare, grafice animate, variabile aleatoare, preprocesare a datelor, regresie.
• Confidențialitate, securitate, etică, reproducibilitate, transparență.
• Studii de caz în AI, date mari și cloud în știința datelor: NLP, minerit de date Twitter, IBM Watson, învățare automată, învățare profundă, viziune computerizată, Hadoop, Spark, NoSQL, IoT.
• Biblioteci open source: NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, Folium, SciPy, NLTK, TextBlob, spaCy, Textatistic, Tweepy, scikit-learn, Keras, PubNub etc.