Hướng dẫn python data science handbook pdf - sổ tay khoa học dữ liệu python pdf

Trang web này chứa toàn bộ văn bản của Sổ tay Khoa học Dữ liệu Python của Jake Vanderplas; Nội dung có sẵn trên GitHub dưới dạng Notebook Jupyter.

Văn bản được phát hành theo giấy phép CC-BY-NC-ND và mã được phát hành theo giấy phép MIT.

Nếu bạn thấy nội dung này hữu ích, vui lòng xem xét hỗ trợ công việc bằng cách mua sách!

548 trang · 2016 · 21,29 MB · 64.840 Tải xuống · Tiếng Anh · 2016 · 21.29 MB · 64,840 Downloads· English

Những người hạnh phúc nhất không có tất cả mọi thứ tốt nhất, họ chỉ làm cho mọi thứ tốt nhất. " - Ẩn danhAnonymous

  • Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu

    562 trang · 2017 · 13,54 MB · 58.242 lượt tải xuống·2017·13.54 MB·58,242 Downloads

    Illustrator: Rebecca Demarest. Tháng 5 năm 2017: Cuốn sách đầu tiên này nhằm vào nhà khoa học dữ liệu với một số quen thuộc với & nbsp; ...

  • R cho khoa học dữ liệu

    520 trang · 2016 · 33 MB · 38.827 Tải xuống·2016·33 MB·38,827 Downloads

    Sách O'Reilly có thể được mua để chuyển đổi thống kê giáo dục, kinh doanh hoặc bán hàng tiêu hóa. 0.6.10 2016-0 & nbsp; ...

Tải thêm các tệp PDF tương tự

PDF Drive đã điều tra hàng chục vấn đề và liệt kê các vấn đề toàn cầu lớn nhất đối với thế giới hiện nay. Hãy cùng nhau thay đổi thế giới investigated dozens of problems and listed the biggest global issues facing the world today. Let's Change The World Together

Permalink

bậc thầy

Chuyển nhánh/thẻ

Không thể tải các nhánh

Không có gì để hiển thị

{{refname}}

Tên đã được sử dụng

Một thẻ đã tồn tại với tên chi nhánh được cung cấp. Nhiều lệnh GIT chấp nhận cả tên thẻ và tên chi nhánh, vì vậy việc tạo nhánh này có thể gây ra hành vi bất ngờ. Bạn có chắc là bạn muốn tạo chi nhánh này?

Đi nộp

  • Đi nộp
  • Sao chép đường dẫn
  • Sao chép permalink

Terencetachiona Thêm tệp thông qua tải lên Add files via upload

Cam kết mới nhất 23C7428 ngày 1 tháng 7 năm 2019 23c7428 Jul 1, 2019

Lịch sử

1 người đóng góp contributor

Người dùng đã đóng góp cho tệp này

19,9 MB

Tải xuống

  • Mở với máy tính để bàn
  • Tải xuống
  • Xóa tài liệu

Xin lỗi, có lỗi xảy ra. Tải lại?

Xin lỗi, chúng tôi không thể hiển thị tệp này.

Xin lỗi, tệp này không hợp lệ nên nó không thể được hiển thị.

Là Sổ tay Khoa học Dữ liệu Python cho người mới bắt đầu?

Rất hữu ích cho sinh viên khoa học dữ liệu nhưng cuốn sách này không dành cho Python nói chung hoặc cho những người muốn học Python ngay từ đầu. Cuốn sách này được xây dựng dựa trên những điều cơ bản của Python - Ipython, sử dụng Jupyter, Numpy, Pandas và Matplotlib và với kiến ​​thức đó thảo luận về một số mô hình ML quan trọng.this book is not for general Python or for those who want to learn Python from the beginning. This book builds upon python basics - ipython, using Jupyter, numpy, pandas and matplotlib and with that knowledge discusses some important ML models.

Python có tốt cho khoa học dữ liệu không?

Python là nguồn mở, được giải thích, ngôn ngữ cấp cao và cung cấp cách tiếp cận tuyệt vời cho lập trình hướng đối tượng. Đây là một trong những ngôn ngữ tốt nhất được sử dụng bởi nhà khoa học dữ liệu cho các dự án/ứng dụng khoa học dữ liệu khác nhau.one of the best language used by data scientist for various data science projects/application.

Làm thế nào tôi có thể học Python cho khoa học dữ liệu?

Làm thế nào để học Python cho khoa học dữ liệu..
Bước 1: Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python.Tất cả mọi người bắt đầu từ một vài nơi.....
Bước 2: Thực hành với học tập thực hành.....
Bước 3: Tìm hiểu các thư viện khoa học dữ liệu Python.....
Bước 4: Xây dựng danh mục khoa học dữ liệu khi bạn học Python.....
Bước 5: Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu nâng cao ..

Python trong khoa học dữ liệu là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học dữ liệu.Python có các thư viện và chức năng toán học được xây dựng, giúp tính toán các vấn đề toán học dễ dàng hơn và thực hiện phân tích dữ liệu.a programming language widely used by Data Scientists. Python has in-built mathematical libraries and functions, making it easier to calculate mathematical problems and to perform data analysis.

Bài Viết Liên Quan

Chủ Đề