1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск

Технологии обработки больших данных на Python : учебник

Запросить оглавлениеЗаказать копию главыЗабронировать
База данных: Каталог библиотеки СФУ (004  С 645)
Библиографическое описание: Сопов, Евгений Александрович. Технологии обработки больших данных на Python : учебник / Е. А. Сопов ; [рец.: Е. С. Семёнкин, О. В. Хамисов] ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Сибирский федеральный университет . - Москва : ИНФРА-М, 2023 (2023-12-29). - 156 с., 9,81 усл. печ. л. : ил., цв. ил., граф. - (Высшее образование). - Библиогр.: с. 154-155. - 500 экз. - ISBN 978-5-16-019627-5 (в пер.) : 1200.00 р. - Текст : непосредственный.
Аннотация: В учебнике проблема обработки больших данных рассмотрена с позиции возможности анализировать доступные массивы данных и извлекать из этого анализа практическую пользу в терминах предметной области. Рассмотрены задачи и проблемы импорта и представления данных в виде кадра данных DataFrame и основные этапы исследовательского анализа данных EDA. Основной упор делается на обработку, визуализацию, предварительный анализ и интерпретацию данных для дальнейшего их использования в моделях машинного обучения и искусственного интеллекта. Инструментарий анализа данных показан с применением языка программирования Python и наиболее популярных в данной области библиотек Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и Sklearn. Процедура разведочного анализа данных подробно рассмотрена на практических примерах обработки данных для решения задач регрессии и классификации. Все примеры сопровождаются кодом на Python с демонстрацией результатов.
Год издания: 2023
Авторы: Сопов Евгений Александрович
Редакторы, составители и др.: Семёнкин Е. С. (рецензент); Хамисов Олег Валерьевич (рецензент)
Авторский коллектив: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации (Москва); Сибирский федеральный университет (Красноярск)
Издательство: ИНФРА-М, Москва
Количество страниц: 156
Количество экземпляров:

Всего свободно 50 из 50 экземпляров.

  • Абонемент научной литературы (пр. Свободный, 79, 3 этаж, холл): свободно 2 из 2 экземпляров
  • Абонемент учебной литературы (пр. Свободный, 79, к. Б1-14): свободно 48 из 48 экземпляров