SOWA OPAC : Miejska Biblioteka Publiczna w Mogilnie

1 wynik

Książka

W koszyku

oceń

Python dla programistów : z analizami przypadków wprowadzającymi w tematykę sztucznej inteligencji : przetwarzanie języka naturalnego, eksploracja danych Twittera®, IBM® Watson™, uczenie maszynowe z użyciem scikit-learn®, głębowkie uczenie z użyciem biblioteki Keras, Big Data, Hadoop®, Spark™, NoSQL i usług chmurowych, Internet rzeczy (loT0, standardowa biblioteka Pythona, biblioteki Data Science: NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, TextBlob, Tweepy, Matplotlib, Seaborn, Folium i inne / Paul Deitel, Harvey Deitel ; [tłumaczenie Andrzej Grażyński]. - Gliwice : Helion, copyright 2020. - 708 stron : ilustracje, rysunki, wykresy, tabele ; 24 cm.

(Deitel® Developer Series)

Autor

Deitel Paul J. Deitel Harvey M. (1945- ) Grażyński Andrzej

Forma i typ

Książki Publikacje popularnonaukowe Publikacje fachowe

Temat

Języki programowania Python (język programowania) Sztuczna inteligencja Big data Baza danych Uczenie się maszyn Deep learning Data mining

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Programiści lubią Pythona. Ujmuje ich wyrazistość, zwięzłość i interaktywność kodu, a także bogata kolekcja narzędzi i bibliotek. Zalety te są uzupełniane przez rozwój innych technologii, zwiększającą się dostępność coraz szybszego sprzętu oraz rosnącą przepustowość internetu. Z kolei to wszystko wiąże się z powstawaniem niewyobrażalnych ilości danych, które trzeba magazynować i efektywnie przetwarzać. Większość innowacji w świecie informatyki koncentruje się wokół danych. A z tymi zadaniami można sobie poradzić dzięki imponującym możliwościom Pythona i jego bibliotek. Ta książka ułatwi naukę Pythona metodą analizy i eksperymentów. Zawiera ponad 500 przykładów faktycznie wykorzystywanego kodu - od krótkich bloków po kompletne studia przypadków. Pokazano, w jaki sposób można kodować w interpreterze IPython i notatnikach Jupytera. Znalazł się tu obszerny opis Pythona oraz jego instrukcji sterujących i funkcji, omówiono pracę na plikach, kwestie serializacji w notacji JSON i obsługę wyjątków. Zaprezentowano różne paradygmaty programowania: proceduralnego, w stylu funkcyjnym i zorientowanego obiektowo. Sporo miejsca poświęcono bibliotekom: standardowej bibliotece Pythona i bibliotekom data science do realizacji złożonych zadań przy minimalnym udziale kodowania. Nie zabrakło wprowadzenia do takich zagadnień data science jak sztuczna inteligencja, symulacje, animacje czy przygotowanie danych do analizy. W książce między innymi: przetwarzanie języka naturalnego IBM stosowanie bibliotek scikit-learn i Keras big data, Hadoop(R), Spark™, NoSQL i usługi chmurowe programowanie dla internetu rzeczy (IoT) biblioteki: standardowa, NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, YexyBlob, Tweepy, Matplotlib i inne. [helion.pl].

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wyp. Miejska (Rynek 8)

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004.438 [lok. Wypożyczalnia Miejska] (1 egz.)