Verleger: Helion
Python. Leksykon kieszonkowy. Wydanie V
Mark Lutz
Język Python obecny jest na rynku od ponad 20 lat. Opracowany został na początku lat dziewięćdziesiątych XX wieku i błyskawicznie zaczął zdobywać uznanie programistów na całym świecie. Python sprawdza się doskonale w pisaniu skryptów oraz narzędzi, a w dużym projekcie także nie zawiedzie oczekiwań. Język ten korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz umożliwia obiektowe i funkcyjne podejście do tworzonego programu. Jednym z jego najważniejszych atutów jest bardzo silna społeczność programistów, wymieniająca się na bieżąco informacjami na temat praktycznych zastosowań tego języka. Dzięki temu uzyskanie odpowiedzi na trapiące Cię pytania nie powinno stanowić problemu. Jeżeli jednak chcesz mieć zawsze pod ręką sprawdzone źródło informacji, które pozwoli Ci w każdej sytuacji rozwiać wątpliwości, to trafiłeś na doskonałą pozycję. Należy ona do serii Leksykon kieszonkowy i charakteryzuje się niezwykle zwięzłym, przejrzystym układem najważniejszych treści oraz poręczną formą. Znajdziesz tu szczegółowe informacje na temat typów wbudowanych, wyjątków, programowania obiektowego oraz przetwarzania nazw i reguł zasięgu. Kolejne wydanie tej książki zostało ulepszone i zaktualizowane o mnóstwo nowych informacji, takich jak wykorzystanie Python Launcher w systemie Windows czy formalne reguły dziedziczenia. To doskonałe źródło informacji na temat języka Python! Dzięki tej książce: poznasz podstawy Pythona zapoznasz się z zasadami programowania w tym języku poznasz typy wbudowane wykorzystasz standardowe moduły będziesz mieć zawsze pod ręką solidne źródło informacji o Pythonie Najlepsze rozwiązania typowych problemów!
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną. Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnienia zilustrowano mnóstwem wyjaśnień, wizualizacji i przykładów, co znakomicie ułatwia zrozumienie materiału i sprawne rozpoczęcie samodzielnego budowania aplikacji i modeli, takich jak te służące do klasyfikacji obrazów, odkrywania ukrytych wzorców czy wydobywania dodatkowych informacji z danych. Wydanie trzecie zostało zaktualizowane - znalazł się w nim opis biblioteki TensorFlow 2 i najnowszych dodatków do biblioteki scikit-learn. Dodano również wprowadzenie do dwóch nowatorskich technik: uczenia przez wzmacnianie i budowy generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN). W książce między innymi: platformy, modele i techniki uczenia maszynowego wykorzystywanie biblioteki scikit-learn i TensorFlow sieci neuronowe, sieci GAN i inne przygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowego ocena i strojenie modeli analizy: regresyjna, skupień i sentymentów Uczenie głębokie z Pythonem: zrozum i zastosuj!
Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych
Roland Zimek
Matura z Pythonem to nic trudnego! Ucz się! Analizuj! Programuj! Nauka programowania na dobre zadomowiła się w szkołach, a umiejętności informatyczne są od lat sprawdzane na egzaminach maturalnych. Jej adepci zapewne zdają sobie sprawę, jakim wzięciem na rynku cieszą się osoby, które mogą się pochwalić znajomością Pythona. To język, który dzięki swoim możliwościom i wszechstronności znajduje zastosowanie w najróżniejszych dziedzinach nauki, przemysłu i biznesu. Książka Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych pozwoli Ci zapoznać się z prawdziwymi zadaniami maturalnymi z kilku ostatnich lat. Będziesz mógł je przeanalizować, a także opracować prawidłowe rozwiązania w języku Python. W efekcie nie tylko zdobędziesz i utrwalisz umiejętności programistyczne, lecz również - co nie mniej ważne - rozwiniesz zdolności w zakresie analizy problemów i wyboru właściwych rozwiązań. Treść zadań maturalnych Analiza problemów Praktyczne rozwiązania Uzasadnienie wybranych technik Typowe pułapki w zadaniach Składnia i instrukcje Pythona Zastosowanie języka w praktyce Naucz się Pythona i zdaj maturę jak prymus!
Python na start! Programowanie dla nastolatków
Michał Wiszniewski
Zacznij od skryptów, a skończysz na szczycie! Pierwsze kroki, czyli od czego zacząć przygodę z Pythonem Niezbędne gadżety, czyli z czego i jak budować programy w Pythonie Wędrówka przez style, czyli jak programować strukturalnie, obiektowo i funkcyjnie Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się nad tym, dlaczego na świecie istnieje aż tyle języków programowania i czym różnią się one od siebie? I których z tych języków warto się nauczyć? Na pewno co najmniej kilku, ale na Twojej krótkiej liście nie może zabraknąć Pythona! Ten język ma dwie potężne zalety: po pierwsze, jest znacznie łatwiejszy w nauce i bardziej intuicyjny niż choćby C czy C++, a po drugie, umożliwia tworzenie skryptów, czyli funkcjonalnych programów, przydających się na co dzień programistom wszelkiej maści, administratorom sieci i wielu innym ludziom. Python to także fantastyczne narzędzie do tworzenia rozbudowanych projektów. Zresztą, możesz się o tym szybko przekonać. W tej książce znadziesz omówienie wszystkich najważniejszych funkcji i możliwości Pythona. Zobaczysz, jak pracować w środowisku tego języka, jak używać zmiennych, instrukcji warunkowych, funkcji i typów danych. Zobaczysz, w jakich sytuacjach warto wykorzystywać pętle i moduły, jak wykonywać operacje na plikach i jak obsługiwać wyjątki. Sprawdzisz, do czego przydaje się programowanie strukturalne, a do czego obiektowe, i zobaczysz, jak łatwo połączyć je w Pythonie! Krótko mówiąc, zanim się obejrzysz, zaczniesz samodzielnie pisać zaawansowane skrypty. Sprawdź, programuj i baw się dobrze! Pierwszy program, czyli jak zostałem programistą Zmienne są niezbędne... a zmienne znakowe jeszcze bardziej Operacje wejścia – przekaż skryptowi dowolne informacje Instrukcje warunkowe – początek prawdziwego programowania Funkcje – to jest to! Zasięg zmiennych i nieco więcej o instrukcjach warunkowych – trzeba uważać Pętle – czyli jak ułatwić sobie życie Zaawansowane typy danych – to tylko groźnie brzmi! Operacje na plikach – w końcu ciekawy rozdział! Moduły – one są wspaniałe! Wyjątki – czyli błędy w języku Python Obiekty, klasy i metody – czyli programowanie obiektowe Zaklinaj węża, czyli programuj w Pythonie!
Python ninja. 70 sekretnych receptur i taktyk programistycznych
Cody Jackson
Python jest językiem, którego można się nauczyć stosunkowo łatwo - a potem dość szybko przejść do praktyki. To duża zaleta: nic tak nie motywuje do dalszej pracy, jak pierwsze sukcesy na wczesnym etapie. Niemniej wielu nawet dość doświadczonych programistów Pythona nie wykorzystuje najlepszych cech tego języka. Ich aplikacje mogłyby być bardziej niezawodne, a kod - czystszy. Co gorsza, wiele ze znakomitych narzędzi i technologii powiązanych z Pythonem nie przebiło się do ogólnej świadomości społeczności skupionej wokół języka, przez co nie wykorzystuje się w pełni ich możliwości. Celem tej książki jest rozwiązanie tego problemu. To rzecz przeznaczona dla programistów Pythona, którzy chcą znacząco poprawić jakość swoich aplikacji. Wyjaśniono tu mało znane lub błędnie rozumiane aspekty implementacji modułów standardowej biblioteki Pythona. Starannie opisano dekoratory, menedżery kontekstu, współprogramy i generatory oraz szczegóły wewnętrznego działania metod specjalnych. Pokazano alternatywne powłoki interaktywne, które mogą okazać się dużym ułatwieniem podczas kodowania. Ciekawym elementem książki jest prezentacja projektu PyPy, dzięki któremu można zapewnić współbieżność kodu. Nie zabrakło przydatnych informacji o tworzeniu dokumentacji kodu Pythona. Dzięki tej książce między innymi: zrozumiesz różnice między plikami .py i .pyc wykorzystasz współprogramy do symulowania wielowątkowości zastosujesz moduł decimal do lepszego prowadzenia działań na liczbach zmiennoprzecinkowych zgłębisz tajniki podinterpreterów poprawiających współbieżność w Pythonie poprawisz funkcjonalność programu za pomocą dekoratorów Python - łatwiejszy, niż sądzisz, potężniejszy, niż myślisz!
Python. Nowoczesne programowanie w prostych krokach. Wydanie II
Bill Lubanovic
Python nie jest językiem idealnym, jednak przybywa programistów, którzy uważają go za bliski ideału. Wyróżnia się prostotą i wszechstronnością. Jest wdzięcznym narzędziem do badania danych i tworzenia systemów sztucznej inteligencji, uwielbiają go analitycy, ekonomiści i naukowcy. Może posłużyć do tworzenia stron WWW czy aplikacji specjalnego przeznaczenia. Python należy do najbardziej spójnych i czytelnych języków programowania. Jest przykładem całkiem udanego kompromisu pomiędzy prostotą, łatwością przyswajania i wyjątkową skutecznością. Z pewnością warto się go nauczyć, jednak od początku dobrze jest wpoić sobie nawyki pisania kodu nowoczesnego, wysokiej jakości, zgodnego z dobrą praktyką. Oto znakomity, przystępny i świetnie napisany podręcznik do nauki Pythona. Opisuje podstawy kodu i struktur danych i stopniowo wprowadza bardziej zaawansowane zagadnienia, takie jak praca z bazami danych i stronami WWW, podstawy działania chmury obliczeniowej, uczenia maszynowego i strumieniowania zdarzeń. Poza standardową biblioteką Pythona przedstawiono tu przydatne zewnętrzne pakiety, dokładniej opisano te najbardziej pomocne. Omówiono dobre praktyki tworzenia, testowania i diagnozowania kodu. Książka zawiera też mnóstwo wskazówek i przykładów kodu. Wyjaśnia pewne szczególne funkcjonalności Pythona, których stosowanie jest o wiele lepszym rozwiązaniem niż adaptowanie technik z innych języków. Nawet jeśli dziś o programowaniu wiesz mniej niż niewiele, dzięki temu podręcznikowi staniesz się prawdziwym pythonowcem! W tej książce między innymi: podstawy Pythona oraz funkcje, moduły i pakiety programowanie zorientowane obiektowo praca z bazami danych: relacyjnymi i NoSQL klienty internetowe, serwery, interfejsy API i usługi zarządzanie programami, procesami i wątkami implementacja współbieżności i komunikacji sieciowej Problemy? Rozwiąż je po pythonowsku!
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.
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!
Python. Receptury. Wydanie III
David Beazley, Brian K. Jones
Python to język programowania z ponad 20-letnią historią. Opracowany na początku lat 90. ubiegłego wieku, błyskawicznie zdobył sympatię programistów. Jest używany zarówno do pisania przydatnych skryptów czy małych narzędzi, jak i do pracy nad dużymi projektami. Korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz pozwala na podejście obiektowe i funkcyjne do tworzonego programu. Wokół języka Python skupiona jest bardzo silna społeczność programistów. Ta książka to sprawdzone źródło informacji na temat Pythona i jego najczęstszych zastosowań. Należy ona do cenionej serii „Receptury”, w której znajdziesz najlepsze sposoby rozwiązywania problemów. Przekonaj się, jak wydajnie operować na strukturach danych, łańcuchach znaków, tekście i liczbach. Zobacz, jak korzystać z iteratorów i generatorów. Ponadto naucz się tworzyć własne klasy i funkcje oraz sprawdź, jak uzyskać dostęp do plików i sieci. Te i dziesiątki innych receptur opisano w tej książce. To obowiązkowa pozycja na półce każdego programisty pracującego z językiem Python. Dzięki tej książce: rozwiążesz w optymalny sposób najczęstsze problemy napiszesz program korzystający z puli wątków będziesz lepszym programistą Pythona! Najlepsze rozwiązania typowych problemów!
Python. Rusz głową! Wydanie II
Paul Barry
Python, prosty, wszechstronny i elastyczny język programowania, nadaje się zarówno do pisania niedużych skryptów, wielkich systemów, jak i do wysoce specjalistycznych zadań, jak choćby analiza danych do celów naukowych. To ulubione narzędzie coraz liczniejszej rzeszy znakomitych programistów. Wiele osób próbuje się uczyć Pythona, jednak mimo różnorodnych podręczników i kursów nauka pisania poprawnego, wydajnego i przejrzystego kodu w tym języku wciąż sprawia problemy. Ta książka jest doskonałym podręcznikiem Pythona. Poza podstawami języka opisano tu sposoby posługiwania się Pythonem w prawdziwym świecie podczas pisania kodu aplikacji WWW czy obsługiwania baz danych. Przedstawiono tu również dość trudne tematy, takie jak kolekcje i niemodyfikowalność. Co ciekawe, materiał do książki przygotowano w szczególny sposób, posługując się metodami nowoczesnej kognitywistyki i dydaktyki, które uwzględniają specyfikę pracy ludzkiego mózgu, aktywnie go angażując podczas nauki. W ten sposób Python wchodzi do głowy niepostrzeżenie, w szybki, zabawny i interesujący sposób! W tej książce: szybkie wprowadzenie do Pythona korzystanie z danych i z baz danych praktyczne projektowanie aplikacji WWW zarządzanie kontekstem wątki, wyjątki i iteracje w Pythonie narzędzia, biblioteki i moduły przydatne programiście Pythona Jest problem? Rusz głową i zaprogramuj to w Pythonie! Paul Barry pochodzi z Belfastu. Obecnie mieszka wraz z rodziną w niewielkim miasteczku Carlow w Irlandii Północnej. Od 1997 roku wykłada w Instytucie Technologicznym w Carlow. Przedtem (w Irlandii i Kanadzie) zajmował się rozwiązaniami IT dla opieki zdrowotnej. Barry jest ekspertem w dziedzinie programowania w Pythonie i w Perlu. W przeszłości był stałym współpracownikiem „Linux Journal Magazine”, napisał także kilka książek o programowaniu.
Python. Rusz głową! Wydanie III
Paul Barry
Python jest wyjątkowy! Umożliwia nie tylko tworzenie rozbudowanych aplikacji, ale również rozwiązywanie złożonych problemów. Korzystają z niego programiści, analitycy danych, naukowcy, inżynierowie, specjaliści od sztucznej inteligencji i profesjonaliści z wielu innych dziedzin. Przystępność i uniwersalność Pythona sprawiają, że jest jednym z najchętniej używanych języków programowania. Jeśli przed zagłębieniem się w tajniki kodowania powstrzymywała Cię obawa przed nudnym wertowaniem nieciekawych podręczników, to właśnie trzymasz w rękach książkę, która jest dla Ciebie! Ta pozycja, podobnie jak inne z serii Rusz głową!, została przygotowana zgodnie z jedyną w swoim rodzaju metodyką nauczania, wykorzystującą zasady funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zagadkom, tajemniczym historiom, angażującym ćwiczeniom i przystępnie podanej wiedzy bez trudu przyswoisz nawet dość złożone koncepcje, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, aplikacje sieciowe czy uczenie maszynowe. Znajdziesz tu zabawne i niekonwencjonalne ilustracje, świetne analogie, a w toku nauki krok po kroku zbudujesz własną aplikację. Przekonasz się, że to absolutnie wyjątkowy i niezwykle skuteczny podręcznik! Dzięki tej książce: opanujesz podstawy Pythona, w tym zmienne, typy danych, struktury danych i algorytmy zgłębisz tajniki funkcji, obiektów, klas i dziedziczenia przyswoisz zasady organizacji kodu w moduły i pakiety nauczysz się testować i debugować kod dowiesz się, jak używać baz danych w aplikacjach poznasz podstawy uczenia maszynowego w Pythonie Jeśli Python jest na Twojej liście rzeczy do zrobienia, to zacznij od tej książki! Daniel Hinojosa - programista, instruktor, prezenter
Python. Szybko i prosto. Wydanie III
Naomi Ceder
Na początku, w 1989 roku, był tylko wakacyjnym projektem Guida van Rossuma. Dziś jest potężnym językiem programowania o niesamowitej wszechstronności: można się nim posłużyć do napisania skryptu ułatwiającego prace administratora sieci, stworzenia aplikacji internetowej, a także opracowania systemu głębokiego uczenia maszynowego. Co więcej, dookoła Pythona skupiła się międzynarodowa społeczność tworząca niesamowite biblioteki i frameworki, co przenosi programowanie w Pythonie na zupełnie inny poziom. Ten język ma i taką ważną zaletę, że jego nauka jest przyjemna i angażująca. Nawet początkujący programista może bardzo szybko zacząć pisać poprawny i dobrze działający kod. Dzięki tej książce zaczniesz błyskawicznie programować w Pythonie! Pominięto tu zbędne szczegóły, a skoncentrowano się na najważniejszych dla programisty, fundamentalnych zasadach programowania: przepływie sterowania, programowaniu zorientowanym obiektowo, dostępie do plików czy obsłudze wyjątków. Liczne porady, wskazówki i obszerne przykłady pomogą Ci w opanowaniu poszczególnych zagadnień. Poza omówieniem Pythona, jego najważniejszych bibliotek, pakietów i narzędzi w tym wydaniu znajdziesz pięć nowych rozdziałów dotyczących data science. Praca z tym podręcznikiem sprawi, że szybko będziesz gotów nawet na bardzo trudne zadania - i w pełni wykorzystasz potencjał Pythona! W tej książce między innymi: wprowadzenie do Pythona i przygotowanie IDLE - środowiska pracy tworzenie kodu niezależnego od platformy dostęp do relacyjnych i nierelacyjnych baz danych obsługa wyjątków i praca na plikach pakiety w Pythonie Python: język elegancki, wszechstronny, elastyczny!
Sebastian Raschka
Sprawdź drugie wydanie tej książki >> --- Uczenie maszynowe, zajmujące się algorytmami analizującymi dane, stanowi chyba najciekawszą dziedzinę informatyki. W czasach, w których generuje się olbrzymie ilości danych, samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania tych danych w wiedzę. W ten sposób powstało wiele innowacyjnych technologii, a możliwości uczenia maszynowego są coraz większe. Nieocenioną pomoc w rozwijaniu tej dziedziny stanowią liczne nowe biblioteki open source, które pozwalają na budowanie algorytmów w języku Python, będącym ulubionym, potężnym i przystępnym narzędziem naukowców i analityków danych. Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego. W tej książce: podstawowe rodzaje uczenia maszynowego i ich zastosowanie, biblioteka scikit-learn i klasyfikatory uczenia maszynowego, wydajne łączenie różnych algorytmów uczących, analiza sentymentów — przewidywanie opinii osób na podstawie sposobu pisania, praca z nieoznakowanymi danymi — uczenie nienadzorowane, tworzenie i trenowanie sieci neuronowych. Uczenie maszynowe — odkryj wiedzę, którą niosą dane!
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
Yuxi (Hayden) Liu
Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów. To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się. W książce między innymi: gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych techniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythona trenowanie modeli za pomocą Apache Spark przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn Wypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych. Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów. Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego. W tej książce: struktury używane w analizie danych, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim metody uczenia sieci neuronowych implementowanie głębokich sieci neuronowych analiza sentymentów i analiza regresywna przetwarzanie obrazów i danych tekstowych najwartościowsze biblioteki Pythona przydatne w uczeniu maszynowym Uczenie maszynowe: oto droga do wiedzy ukrytej w oceanie danych!