Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

Первый том двухтомного издания, посвящённого применению классических методов машинного обучения в промышленных задачах. Книга фокусируется на фундаментальных инструментах Python, необходимых для эффективной работы с данными.

Основное внимание уделено основным библиотекам, классам и функциям для предварительной подготовки данных, построения моделей машинного обучения и выполнения различных стратегий валидации. Рассматриваются структуры данных Python, работа с IPython и Jupyter Notebook, а также детально разбирается библиотека NumPy для численных вычислений.

В конце тома представлен практический раздел с разбором задач с собеседований по SQL, Python, математической статистике и теории вероятностей, что делает книгу полезной для подготовки к техническим интервью.

Издание предназначено для специалистов по анализу данных и всех, кто интересуется машинным обучением, и служит прочным фундаментом для дальнейшего изучения продвинутых тем во втором томе.