Python для програмістів Big Data та AI Deitel
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 2
Заказывая «Python для больших данных и программистов AI Deitel» данное изделие из «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Python для програмістів Big Data та AI Deitel
програмісти, як python . Це зачаровує їх чіткість, стислість та інтерактивність коду, а також багату колекцію інструментів та бібліотек. Ці переваги доповнюються розробкою інших технологій, зростаючою доступністю більшої техніки та зростаючою пропускною здатністю Інтернету. У свою чергу, все це пов'язане з утворенням немислимих кількостей даних, які потрібно зберігати та ефективно обробляти. Більшість нововведень у світі інформатики зосереджуються на даних. І ви можете мати справу з цими завданнями завдяки вражаючим можливостям Python та його бібліотеками.
Ця книга полегшить навчання python шляхом аналізу та експериментів. Він містить понад 500 прикладів фактично використовуваного коду - від коротких блоків до завершення тематичних досліджень. Було показано, як його можна кодувати в інтерпретаторі ipython та ноутбуках Юпітера. Було обговорено всеосяжний опис Python та його інструкції та функції управління, роботи над файлами, проблеми серіалізації в позначеннях JSON та виняткове обслуговування. Були представлені різні парадигми програмування: процедурний, у функціональному та об'єктному стилі. Багато місця було присвячено бібліотекам: стандартна бібліотека бібліотек та даних Python для виконання складних завдань з мінімальним кодуванням. Було також вступ до таких питань науки про дані, як штучний інтелект, симуляції, анімації або підготовка даних для аналізу.
У книзі, серед інших:
- Обробка природної мови
- IBM
- Застосування бібліотек Scikit-Learn та Keras
- Big Data, Hadoop (R), Spark ™, NoSQL та Cloud Services
- Програмування для Інтернету речей (IoT)
- Бібліотеки: Стандарт, Numpy, Pandas, Scips, NLTK, Yearblob, Tweeps, Matplotlib та інші
- Дата випуску: 2020-10-27