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Learn Python by Building Data Science Applications. A fun, project-based guide to learning Python 3 while building real-world apps
E-book
Python is the most widely used programming language for building data science applications. Complete with step-by-step instructions, this book contains easy-to-follow tutorials to help you learn Python and develop real-world data science projects. The “secret sauce” of the book is its curated list of topics and solutions, put together using a range of real-world projects, covering initial data collection, data analysis, and production.
This Python book starts by taking you through the basics of programming, right from variables and data types to classes and functions. You’ll learn how to write idiomatic code and test and debug it, and discover how you can create packages or use the range of built-in ones. You’ll also be introduced to the extensive ecosystem of Python data science packages, including NumPy, Pandas, scikit-learn, Altair, and Datashader. Furthermore, you’ll be able to perform data analysis, train models, and interpret and communicate the results. Finally, you’ll get to grips with structuring and scheduling scripts using Luigi and sharing your machine learning models with the world as a microservice.
By the end of the book, you’ll have learned not only how to implement Python in data science projects, but also how to maintain and design them to meet high programming standards.
This Python book starts by taking you through the basics of programming, right from variables and data types to classes and functions. You’ll learn how to write idiomatic code and test and debug it, and discover how you can create packages or use the range of built-in ones. You’ll also be introduced to the extensive ecosystem of Python data science packages, including NumPy, Pandas, scikit-learn, Altair, and Datashader. Furthermore, you’ll be able to perform data analysis, train models, and interpret and communicate the results. Finally, you’ll get to grips with structuring and scheduling scripts using Luigi and sharing your machine learning models with the world as a microservice.
By the end of the book, you’ll have learned not only how to implement Python in data science projects, but also how to maintain and design them to meet high programming standards.
- 1. Preparing the workspace
- 2. First Steps in coding variables and data types
- 3. Functions
- 4. Data Structures
- 5. Loops and other compound statements
- 6. First script: Geocoding with Web APIs
- 7. Scraping Data from the Web with Beautiful Soup 4
- 8. Simulation with Classes and inheritance
- 9. Shell, Git, Conda, and More at Your Command
- 10. Python for Data Applications
- 11. Data cleaning and manipulation
- 12. Data Exploration and Visualization
- 13. Training a Machine Learning model
- 14. Improving your Models Metrics pipelines and experiments
- 15. Packaging and testing with poetry and pytest
- 16. Data Pipelines with Luigi
- 17. Lets build a dashboard
- 18. Serving models with Rest API
- 19. Serverless API using Chalice
- 20. Best practices and Python performance
- Titel: Learn Python by Building Data Science Applications. A fun, project-based guide to learning Python 3 while building real-world apps
- Autor: Philipp Kats, David Katz
- Originaler Titel: Learn Python by Building Data Science Applications. A fun, project-based guide to learning Python 3 while building real-world apps
- ISBN: 9781789533064, 9781789533064
- Veröffentlichungsdatum: 2019-08-30
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_2axc
- Verleger: Packt Publishing