Python ile Uçtan Uca Veri Bilimi

Stok Kodu:
9786054898930
Boyut:
165-240-
Sayfa Sayısı:
280
Basım Yeri:
İstanbul
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2022-08-03
Kapak Türü:
Karton
Kağıt Türü:
Kitap Kağıdı
Dili:
Türkçe
%8 indirimli
280,00TL
257,60TL
Havale/EFT ile: 252,45TL
9786054898930
682673
Python ile Uçtan Uca Veri Bilimi
Python ile Uçtan Uca Veri Bilimi
257.60
Bu kitap ile Python programlama bilginizi kullanarak Veri Bilimi dünyasına ilk adımınızı atacaksınız. Kitapla birlikte başlangıç seviyesinden basamak basamak çıkarak uçtan uca bir veri bilimi proje geliştirebileceksiniz. Ve aynı zamanda bu yolda kullanacağımız araçları, kütüphaneleri ve yöntemleri beraber deneyimleyeceğiz. Ama bu kitap sadece sizin için bir başlangıçtır. Çünkü asıl kazanımlarınızı kitap sonrası kendi başınıza veya ekibinizle geliştirdiğiniz projelerde elde edeceksiniz.  Jupyter QtConsole  Jupyter Lab  NumPy  Pandas  Matplotlib  Seaborn  Denetimli Öğrenme  Sınıflandırma  Regresyon  Denetimsiz Öğrenme  Kümeleme  Boyutsallık Azaltma  Veri Toplama  Veri Hazırlama  Eksik Değer Tedavisi  Aykırı Değer Tespiti  Öznitelik Seçimi  Öznitelik Seçiminde Filtreleme Yöntemleri  Öznitelik Seçiminde Sarmal Yöntemler  Öznitelik Seçiminde Gömülü Yöntemler  Model Seçimi  Lineer Regresyon  Lojistik Regresyon  K-En Yakın Komşular  Destek Vektör Makineleri  Destek Vektör Regresyonu  Karar Ağaçları  Rassal Orman  Değerlendirme Metrikleri ve daha fazlası...
Bu kitap ile Python programlama bilginizi kullanarak Veri Bilimi dünyasına ilk adımınızı atacaksınız. Kitapla birlikte başlangıç seviyesinden basamak basamak çıkarak uçtan uca bir veri bilimi proje geliştirebileceksiniz. Ve aynı zamanda bu yolda kullanacağımız araçları, kütüphaneleri ve yöntemleri beraber deneyimleyeceğiz. Ama bu kitap sadece sizin için bir başlangıçtır. Çünkü asıl kazanımlarınızı kitap sonrası kendi başınıza veya ekibinizle geliştirdiğiniz projelerde elde edeceksiniz.  Jupyter QtConsole  Jupyter Lab  NumPy  Pandas  Matplotlib  Seaborn  Denetimli Öğrenme  Sınıflandırma  Regresyon  Denetimsiz Öğrenme  Kümeleme  Boyutsallık Azaltma  Veri Toplama  Veri Hazırlama  Eksik Değer Tedavisi  Aykırı Değer Tespiti  Öznitelik Seçimi  Öznitelik Seçiminde Filtreleme Yöntemleri  Öznitelik Seçiminde Sarmal Yöntemler  Öznitelik Seçiminde Gömülü Yöntemler  Model Seçimi  Lineer Regresyon  Lojistik Regresyon  K-En Yakın Komşular  Destek Vektör Makineleri  Destek Vektör Regresyonu  Karar Ağaçları  Rassal Orman  Değerlendirme Metrikleri ve daha fazlası...
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Kapat