Wydawca: 16
Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II
Alberto Boschetti, Luca Massaron
Nauka o danych jest nową, interdyscyplinarną dziedziną, funkcjonującą na pograniczu algebry liniowej, modelowania statystycznego, lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego oraz metod akumulacji danych. Jest przydatna między innymi dla analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania i osób zajmujących się sztuczną inteligencją. Szczególnie praktycznym narzędziem dla tych specjalistów jest język Python, który zapewnia doskonałe środowisko do analizy danych, uczenia maszynowego i algorytmicznego rozwiązywania problemów. Niniejsza książka jest doskonałym wprowadzeniem do nauki o danych. Jej autorzy wskażą Ci prostą i szybką drogę do rozwiązywania różnych problemów z tego obszaru za pomocą Pythona oraz powiązanych z nim pakietów do analizy danych i uczenia maszynowego. Dzięki lekturze przejdziesz przez kolejne etapy modyfikowania i wstępnego przetwarzania danych, poznając przy tym podstawowe operacje związane z wczytywaniem danych, przekształcaniem ich, poprawianiem na potrzeby analiz, eksplorowaniem i przetwarzaniem. Poza podstawami opanujesz też zagadnienia uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego, techniki analizy grafów oraz wizualizacji danych. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: konfiguracja środowiska Jupyter Notebook najważniejsze operacje stosowane w nauce o danych potoki danych i uczenie maszynowe wprowadzenie do grafów i wizualizacje biblioteki i pakiety Pythona służące do badań danych Nauka o danych — fascynujące algorytmy i potężne grafy! Alberto Boschetti specjalizuje się w przetwarzaniu sygnałów i statystyce. Jest doktorem inżynierii telekomunikacyjnej. Zajmuje się przetwarzaniem języków naturalnych, analityką behawioralną, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem rozproszonym. Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.
Daniel Furtado, Marcus Pennington
Python is a very powerful, high-level, object-oriented programming language. It's known for its simplicity and huge community support. Python Programming Blueprints will help you build useful, real-world applications using Python.In this book, we will cover some of the most common tasks that Python developers face on a daily basis, including performance optimization and making web applications more secure. We will familiarize ourselves with the associated software stack and master asynchronous features in Python. We will build a weather application using command-line parsing. We will then move on to create a Spotify remote control where we'll use OAuth and the Spotify Web API. The next project will cover reactive extensions by teaching you how to cast votes on Twitter the Python way. We will also focus on web development by using the famous Django framework to create an online game store. We will then create a web-based messenger using the new Nameko microservice framework. We will cover topics like authenticating users and, storing messages in Redis.By the end of the book, you will have gained hands-on experience in coding with Python.
Pratik Desai
This is the book for you if you are a student, hobbyist, developer, or designer with little or no programming and hardware prototyping experience, and you want to develop IoT applications.If you are a software developer or a hardware designer and want to create connected devices applications, then this book will help you get started.
Srihari Yamanoor, Sai Yamanoor
Raspberry Pi Zero is a super-small and super-affordable product from Raspberry Pi that is packed with a plethora of features and has grabbed the notice of programmers, especially those who use Python. This step-by-step guide will get you developing practical applications in Python using a Raspberry Pi Zero. It will become a valuable resource as you learn the essential details of interfacing sensors and actuators to a Raspberry Pi, as well as acquiring and displaying data. You will get started by writing a Python program that blinks an LED at 1-second intervals. Then you will learn to write simple logic to execute tasks based upon sensor data (for example, to control a motor) and retrieve data from the web (such as to check e-mails to provide a visual alert). Finally, you will learn to build a home automation system with Python where different appliances are controlled using the Raspberry Pi. The examples discussed in each chapter of this book culminate in a project that help improve the quality of people’s lives.
Python. Programowanie funkcyjne
Steven F. Lott
Zgodnie z paradygmatem programowania funkcyjnego największy nacisk należy kłaść na stałe i funkcje. Polega to na konstruowaniu funkcji oraz na obliczaniu wartości wyrażeń. W ten sposób otrzymuje się kod odporny na błędy. Python nie jest w pełni funkcyjnym językiem programowania, jednak pozwala na taki sposób pisania programów. Dzięki temu umożliwia tworzenie zwięzłego i eleganckiego kodu. Na przykład stosowanie wyrażeń generatorowych w Pythonie sprawia, że tworzone programy działają szybciej, ponieważ zużywają mniej zasobów. Niezależnie więc od stosowanego paradygmatu warto zapożyczyć pewne elementy programowania funkcyjnego i wykorzystać je do tworzenia ekspresyjnych i zwięzłych aplikacji w Pythonie. To znakomity podręcznik dla programistów, którzy chcą wykorzystać techniki i wzorce projektowe z funkcyjnych języków programowania, aby tworzyć w Pythonie zwięzłe, eleganckie i ekspresyjne programy - z czytelnym i łatwym w utrzymaniu kodem. Zawiera ogólny przegląd koncepcji funkcyjnych oraz wyjaśnia tak istotne pojęcia jak funkcje pierwszej klasy, funkcje wyższego rzędu, funkcje czyste, leniwe wartościowanie i wiele innych. Wnikliwie omawia sposób korzystania z tych funkcji w Pythonie 3.6, a także techniki przygotowywania i eksploracji danych. Ponadto pokazuje, w jaki sposób standardowa biblioteka Pythona pasuje do funkcyjnego modelu programowania. Co ważne, w książce znalazło się kilka przykładów prezentujących w praktyce opisane koncepcje. W książce między innymi: podstawy modelu programowania funkcyjnego działania na kolekcjach danych i przetwarzanie krotek projektowanie dekoratorów biblioteka PyMonad usługi sieciowe a programowanie funkcyjne Python: kod funkcyjny i funkcjonalny!
Python. Programuj szybko i wydajnie
Micha Gorelick, Ian Ozsvald
Wydajne aplikacje w języku Python! Python to skryptowy język programowania istniejący na rynku od wielu lat — jego pierwsza wersja pojawiła się w 1991 roku. Przejrzystość kodu źródłowego była jednym z głównych celów Guida van Rossuma, twórcy tego języka. Dziś Python cieszy się dużą popularnością, co z jednej strony świadczy o jego przydatności, a z drugiej gwarantuje użytkownikom szerokie wsparcie społeczności programistów języka. Python jest elastyczny, dopuszcza różne style programowania, a dzięki temu znajduje zastosowanie w wielu miejscach świata IT. Jeżeli chcesz w pełni wykorzystać możliwości Pythona i tworzyć wydajne rozwiązania, to koniecznie zaopatrz się w tę książkę! Dzięki niej dowiesz się, jak wykorzystać profilowanie do lokalizowania „wąskich gardeł”, oraz poznasz efektywne techniki wyszukiwania danych na listach, w słownikach i zbiorach. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat obliczeń macierzowych i wektorowych oraz zobaczysz, jak kompilacja do postaci kodu C wpływa na wydajność Twojego rozwiązania. Osobne rozdziały zostały poświęcone współbieżności oraz modułowi multiprocessing. Opanowanie tych zagadnień pozwoli Ci ogromnie przyspieszyć działanie Twojej aplikacji. Na sam koniec nauczysz się tworzyć klastry i kolejki zadań oraz optymalizować zużycie pamięci RAM. Rozdział dwunasty to gratka dla wszystkich — zawiera najlepsze porady specjalistów z branży! Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich programistów chcących tworzyć wydajne rozwiązania w języku Python. Poznaj lepiej narzędzia numpy i Cython, a także narzędzia profilujące Dowiedz się, jak w języku Python dokonywana jest abstrakcja bazowej architektury komputera. Użyj profilowania do znajdowania „wąskich gardeł” związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci. Utwórz wydajne programy, wybierając odpowiednie struktury danych. Przyspiesz obliczenia oparte na macierzach i wektorach. Zastosuj narzędzia do kompilacji kodu Python do postaci kodu maszynowego. Zarządzaj jednocześnie wieloma operacjami obliczeniowymi i operacjami wejścia-wyjścia. Przekształć kod przetwarzania współbieżnego w celu uruchomienia go w klastrze lokalnym lub zdalnym. Rozwiąż duże problemy, używając mniej pamięci RAM. Wyciśnij z Pythona siódme poty!
Jessica Ingrassellino
Kids are always the most fast-paced and enthusiastic learners, and are naturally willing to build stuff that looks like magic at the end (when it works!). Programming can be one such magic. Being able to write a program that works helps them feel they've really achieved something. Kids today are very tech-savvy and cannot wait to enter the fast-paced digital world.Because Python is one of the most popular languages and has a syntax that is quite simple to understand, even kids are eager to use it as a stepping stone to learning programming languages.This book will cover projects that are simple and fun, and teach kids how to write Python code that works.The book will teach the basics of Python programming, installation, and so on and then will move on to projects. A total of three projects, with each and every step explained carefully, without any assumption of previous experience.
Python: Real World Machine Learning. Take your Python Machine learning skills to the next level
Prateek Joshi, Bastiaan Sjardin, Luca Massaron, Alberto...
Machine learning is increasingly spreading in the modern data-driven world. It is used extensively across many fields such as search engines, robotics, self-driving cars, and more. Machine learning is transforming the way we understand and interact with the world around us.In the first module, Python Machine Learning Cookbook, you will learn how to perform various machine learning tasks using a wide variety of machine learning algorithms to solve real-world problems and use Python to implement these algorithms.The second module, Advanced Machine Learning with Python, is designed to take you on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques and you’ll acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection and feature engineering.The third module in this learning path, Large Scale Machine Learning with Python, dives into scalable machine learning and the three forms of scalability. It covers the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.This Learning Path will teach you Python machine learning for the real world. The machine learning techniques covered in this Learning Path are at the forefront of commercial practice.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:? Python Machine Learning Cookbook by Prateek Joshi? Advanced Machine Learning with Python by John Hearty? Large Scale Machine Learning with Python by Bastiaan Sjardin, Alberto Boschetti, Luca Massaron