Программирование на Python для машинного обучения и анализа данных

Эта книга представляет собой практическое руководство по применению языка Python для решения задач машинного обучения и анализа данных. Автор подробно рассматривает весь процесс работы с данными: от их сбора и предварительной обработки до построения, оценки и развертывания моделей машинного обучения. Основное внимание уделяется не просто синтаксису Python, а его использованию в контексте Data Science и ML.

В издании последовательно раскрываются ключевые этапы работы аналитика и ML-инженера. Читатель научится использовать Python для очистки и исследования данных (EDA), визуализации, построения предсказательных моделей с использованием популярных библиотек, а также для автоматизации процессов и создания воспроизводимых пайплайнов. Книга построена на реальных кейсах и примерах кода.

Особенностью книги является её прикладная направленность. Теория дается в объеме, необходимом для понимания принципов работы алгоритмов, но основной фокус — на практической реализации. Рассматриваются как классические методы машинного обучения, так и основы работы с нейронными сетями. Отдельные главы посвящены вопросам оценки качества моделей, оптимизации гиперпараметров и подготовке решений к промышленному внедрению.

Издание подойдет для разработчиков, начинающих осваивать Data Science, аналитиков данных, желающих углубить свои технические навыки, а также для студентов технических специальностей. Книга предполагает базовое знакомство с Python, что позволяет сразу погрузиться в решение прикладных задач машинного обучения.