Python для анализа данных

Автор: Уэс Маккинни
Год издания: 2023

Классика для старта в Data Science. Автор — создатель библиотеки Pandas, на практике показывает, как с помощью Python можно анализировать, структурировать и визуализировать данные.

В книге много примеров из реальных задач, а стиль изложения простой и понятный даже тем, кто только начинает знакомство с анализом данных и Python.

Отличный выбор для программистов, которые хотят перейти в аналитику, а также для аналитиков, которым нужен уверенный Python.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7

➡️ #Книга | #Python #DataScience #АнализДанных

Аналитик данных на Python

Курс для тех, кто хочет освоить аналитику данных с нуля и научиться решать реальные задачи на Python. Подойдёт как новичкам, так и тем, кто хочет систематизировать знания и прокачать навыки работы с данными.

Что внутри:
– Настройка окружения для анализа данных
– Основы NumPy и Pandas
– Продвинутые техники отчётности в Pandas
– Визуализация с помощью Matplotlib и Seaborn
– Работа с файлами, функциями и базами данных
– Интеграция с API: Яндекс.Метрика, Google Analytics, VK
– Веб-скрейпинг: парсинг сайтов на Python

📌 Отличная база для старта в сфере анализа данных, подготовки к junior-вакансиям или перехода в data science.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Курс | #Python #Аналитика #DataScience #Pandas #API #Парсинг

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python

Автор: Анатолий Постолит
Год издания: 2021

Книга для тех, кто хочет освоить ИИ на Python — от базовых элементов до построения собственных нейросетей. Подойдёт как новичкам, так и тем, кто хочет прокачать навыки в современных библиотеках машинного обучения.

Что внутри:
– Основы языка Python
– Элементы искусственного интеллекта
– Разработка ИИ-приложений
– Инструменты и полезные библиотеки
– Построение многослойных нейронных сетей
– PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, OpenCV, ImageAI
– Примеры нейросетей: обучение и использование

📌 Подробный самоучитель для уверенного старта в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #ИИ #МашинноеОбучение #NeuralNetworks #AI #DataScience

Python и машинное обучение

Автор: Себастьян Рашка
Год издания: 2020

Одна из самых известных и глубоких книг по машинному обучению на Python. Подойдёт тем, кто хочет не просто использовать библиотеки, но и понимать, как работают алгоритмы «под капотом».

Что внутри:
– Основы машинного обучения: обучение с учителем и без
– Классификация, регрессия, кластеризация, понижение размерности
– Практика с Scikit-learn, NumPy, pandas и matplotlib
– Построение моделей, подбор параметров, кросс-валидация
– Градиентный спуск, логистическая регрессия, SVM и деревья решений
– Обзор нейросетей и глубокого обучения
– Чёткое объяснение математики и кода

📌 Книга идеально подойдёт для разработчиков, аналитиков и всех, кто хочет глубоко освоить ML и выйти за рамки простого «копирования кода из туториала».

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #MachineLearning #Python #ML #ScikitLearn #DataScience #AI

Изучаем Pandas

Автор: Майкл Хейдт
Год издания: 2018

Книга от Packt и издательства «Гевисста» — отличный старт для тех, кто хочет эффективно обрабатывать и анализировать данные в Python. Подойдёт как новичкам, так и тем, кто хочет повысить производительность своих решений.

Что внутри:
– Основы библиотеки Pandas
– Эффективная работа с DataFrame и Series
– Методы очистки, фильтрации и преобразования данных
– Группировка, агрегации, объединения
– Советы по оптимизации и ускорению анализа

📌 Для аналитиков, дата-сайентистов и Python-разработчиков.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #Pandas #Аналитика #DataScience #Программирование #АнализДанных

Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Авторы: Пол Дейтел, Харви Дейтел
Год издания: 2020

Одна из самых полных книг по современным возможностям Python. Подойдёт тем, кто хочет прокачаться в машинном обучении, облаках и анализе данных.

Что внутри:
– Обработка естественного языка (NLP)
– Извлечение данных из Twitter
– Машинное обучение с scikit-learn
– Глубокое обучение с Keras
– Большие данные: Hadoop, Spark, NoSQL
– Облачные технологии и IoT
– Работа с библиотеками: NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, Matplotlib и др.

📌 Для Python-разработчиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет в AI/ML.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #AI #BigData #ОблачныеТехнологии #DataScience #МашинноеОбучение

Чем отличается Machine Learning от Deep Learning?
И что из этого изучать первым — объясняем простыми словами:

🧠 Machine Learning (ML) — это раздел ИИ, где алгоритмы учатся находить закономерности в данных.
Примеры:
– Определение спама в письмах
– Рекомендации фильмов
– Прогнозирование спроса

💡 Алгоритмы: Decision Trees, SVM, Random Forest, KNN, и простые нейросети.

🧬 Deep Learning (DL) — это подмножество ML, где используются глубокие нейросети.
Они отлично справляются с:
– Распознаванием лиц
– Переводом текста
– Голосовыми помощниками
– Генерацией изображений и музыки

💡 DL требует больше данных, мощных видеокарт и длительного обучения моделей.

🎯 Что изучать первым?
👉 Начни с Machine Learning — ты поймёшь базовые принципы: как работает обучение, ошибка, переобучение, метрики.
Это даст фундамент для понимания Deep Learning.

📌 Подойдёт для аналитиков, разработчиков, студентов и всех, кто хочет шагнуть в мир ИИ.

↗️ Программирование 24/7
➡️ #AI #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #Обучение #ИТБаза #Python

🔎 Навигация по каналу

Здесь собраны все основные материалы: лучшие курсы и книги по IT, языкам программирования, DevOps и разработке. Используй хэштеги для удобного поиска:

📚 Книги по программированию и IT

➡️ #Книга #DevBooks #Python #ООП #DataScience #MachineLearning #AI #Delphi #SQL #CSharp #Linux #Алгоритмы #Backend #Frontend

💻 Курсы по языкам и разработке

➡️ #Курс #Python #JavaScript #CSharp #C++ #Java #HTML #CSS #SQL #Dart #Flutter #Lua #Golang #Ruby #Delphi #TypeScript

🛠 DevOps, инструменты и практика
➡️ #Docker #Ansible #Git #Linux #CI_CD #Swarm #Kubernetes #MRSK #GitHub #Инфраструктура #Автоматизация #Тестирование #Postman #Selenium #Jira

📌 Пост будет обновляться по мере выхода нового контента.

↗️ Основной канал
📦 Архив

Машинное обучение на Python

Полный практический курс по Data Science и Machine Learning с нуля. Изучите инструменты, алгоритмы и подходы, которые используют специалисты по анализу данных и искусственному интеллекту.

Что внутри:
– Экспресс-курс по Python для быстрого старта
– Библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
– Визуализация данных и подготовка признаков (Feature Engineering)
– Линейная и логистическая регрессия
– Кросс-валидация и проверочные проекты
– Алгоритмы KNN, SVM, Decision Trees, Random Forests
– Модели бустинга и расширяемые деревья
– Машинное обучение без учителя: кластеризация, PCA
– NLP и наивный байесовский классификатор
– Финальный бонусный раздел с дополнительными материалами

📌 Подойдёт новичкам, аналитикам и разработчикам, желающим освоить машинное обучение для работы с реальными данными.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Курс | #Python #MachineLearning #DataScience #AI #ML #Pandas #NumPy #Seaborn #Matplotlib #DataAnalysis

Data Science для карьериста

Авторы: Жаклин Нолис, Эмили Робинсон

Книга о том, как построить карьеру в Data Science и при этом сохранить баланс между техническими навыками и умением продвигать себя.

Что внутри:
– Как развиваться в профессии и находить свой путь в Data Science
– Лайфхаки по поиску и удержанию работы в сфере данных
– Советы по взаимодействию с коллегами и заказчиками
– Разбор, какие навыки ценятся на рынке
– Истории из реального опыта авторов

💡 Эта книга — не только про код и алгоритмы, но и про то, как сделать карьеру осознанно и стратегически.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #DataScience #Карьера #Аналитика #MachineLearning

Практическая статистика для специалистов Data Science (2-е издание)

Авторы: Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

Эта книга — кладезь знаний для тех, кто работает или хочет работать с анализом данных. Авторы собрали 50+ важнейших понятий и методов статистики, без которых невозможно стать профессионалом в Data Science.

Что внутри:
– Основные статистические принципы и их применение
– Методы анализа данных в R и Python
– Работа с выборками и гипотезами
– Корреляция, регрессия, вероятности
– Практические примеры из реальных проектов

💡 Подходит как для новичков, которые хотят систематизировать знания, так и для практикующих специалистов, чтобы освежить ключевые концепции и углубиться в важные детали.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #DataScience #Python #R #Статистика #MachineLearning