Зарегистрируйтесь чтобы видеть ссылки
Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения. Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены...
[БХВ] Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан]
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Работа с клиентом с заболеваниями опорно-двигательного аппарата [EduNote] [Татьяна Гунар]
- Крымская война. Гроза на востоке [Magisteria] [Александр Тэвдой-Бурмули]
- Арманический футарк. Лекция 5 [Касталия] [Григорий Зайцев]
- Переговорный профайлинг [Институт Современного НЛП] [Михаил Пелехатый, Евгений Спирица]
- Путь продакта: от нуля до результата [Сергей Колосков]