Python for Data Science

Книга «Python for Data Science» представляет собой комплексное руководство по использованию Python для решения задач в области анализа данных, машинного обучения и глубокого обучения. Авторы, A. Lakshmi Muddana и Sandhya Vinayakam, начинают с основ языка Python, включая синтаксис, типы данных, операторы, структуры управления (условия и циклы), а также подробно рассматривают функции, включая рекурсивные и лямбда-функции.

Особое внимание уделено встроенным структурам данных Python (строки, списки, кортежи, множества, словари), которые являются фундаментом для работы с данными. Книга охватывает критически важные аспекты работы с данными: обработку файлов различных форматов (CSV, Excel, JSON), манипуляции с данными с использованием библиотеки Pandas и визуализацию данных с помощью Matplotlib и Seaborn на практических примерах и кейсах.

Продвинутые разделы посвящены построению моделей машинного обучения (с использованием Scikit-Learn) и глубокого обучения (с использованием Keras). Рассматриваются как задачи обучения с учителем и без учителя, так и оценка моделей. Представлены кейс-стади по стандартным нейронным сетям, сверточным (CNN) и рекуррентным (RNN) нейронным сетям. Отдельная глава посвящена регулярным выражениям для обработки текста (NLP) с кейсом на публичных данных.

Завершает книгу глава о многопоточности и мультипроцессинге в Python для оптимизации времени выполнения и эффективного использования системных ресурсов. Книга подходит как для начинающих, изучающих Python в контексте Data Science, так и для практиков, желающих углубить знания в области ML, DL и анализа данных.