Eu recomendo fortemente o livro "Análise de Dados Python para Iniciantes: numpy/pandas/matplotlib/sklearn/keras" de Joshua K. Cage. O livro é um guia prático para quem quer aprender a usar o Python para analisar dados. Ele é adequado para usuários de todos os níveis, desde iniciantes até especialistas. O livro tem uma abordagem passo a passo para aprender os conceitos básicos e aprofundar seus conhecimentos de análise de dados. O livro divide-se em seções e cada seção oferece informações sobre como usar ferramentas Python para análise de dados eficaz. Ele também oferece exemplos práticos em cada seção, para que você possa ver como os conceitos se aplicam na prática. O livro também explica como usar o NumPy, o Pandas, o Matplotlib, o Sklearn e o Keras para realizar análises mais eficazmente. Além disso, ele também abrange tópicos avançados de análise de dados para ajudar os usuários a aprimorar suas habilidades.É um guia completo e detalhado para quem deseja aprender a usar o Python para análise de dados. Eu altamente recomendo este livro para todos que desejam aprender a usar o Python para análise de dados.
Para aqueles que já têm conhecimentos básicos de Python, este livro oferece ainda mais conhecimento. Ele explica como usar a biblioteca Scikit-Learn para realizar análises de dados mais eficazes. Ele também mostra aos usuários como usar o Keras para criar redes neurais e modelos de aprendizado de máquina. Além disso, o livro abrange outros tópicos avançados como análise de componentes principais, regressão linear, classificação e clusterização. O livro também oferece instruções detalhadas para cada tópico e dezenas de exemplos de código, para que os usuários possam praticar o que aprenderam. Além disso, ele oferece soluções para os problemas mais comuns encontrados durante a análise de dados.
O livro "Análise de Dados Python para Iniciantes: numpy/pandas/matplotlib/sklearn/keras" de Joshua K. Cage é um recurso extremamente útil para qualquer pessoa interessada em aprender a usar o Python para análise de dados. Ele oferece uma abordagem passo a passo, com muitos exemplos para que os usuários possam praticar o que estão aprendendo. O livro apresenta tópicos básicos e avançados de análise de dados, e é um guia completo para quem deseja aprimorar suas habilidades de análise de dados usando o Python. Como resultado, eu recomendo o livro “Análise de Dados Python para Iniciantes: numpy/pandas/matplotlib/sklearn/keras” de Joshua K. Cage a todos que desejam aprender a usar o Python para análise de dados.
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Obrigado por teres pegado neste livro. Este livro é uma introdução para principiantes à análise de dados utilizando a programação Python. Este livro é escrito para os seguintes leitores.
1) Interessado na aprendizagem de máquinas e na aprendizagem profunda2) Interessado em programar com Python.3) Interessado em análise de dados.4) Interessado em utilizar Numpy/Pandas/Matplotlib/ScikitLearn.5) Não interessado em construir ambientes de aprendizagem de máquinas.6) Não interessado em gastar muito dinheiro para a aprendizagem.7) Vagamente preocupado com a nova epidemia de corona e com o futuro.
Muitos dos meus amigos e conhecidos começaram a análise de dados com uma vingança, apenas para ficarem satisfeitos com o processo diário de criação de um ambiente, e depois, depois de fazerem MNIST (conjuntos de dados de imagens numéricas manuscritas) e tutoriais de classificação da íris, ocupam-se com os seus trabalhos diurnos e abandonam-na por algum tempo.
Este livro utiliza o ambiente de execução Python gratuito fornecido pelo Google para executar o código fonte testado no livro, permitindo-lhe aprender fazendo programação com tempo zero para configurar o seu próprio ambiente.
Este livro concentra-se no mínimo de conhecimentos necessários para que um principiante possa fazer uma análise séria dos dados em Python. O nosso objectivo é que até ao final do livro, os leitores terão atingido os cinco objectivos seguintes.
1) Construir e treinar modelos de aprendizagem profunda e modelos de aprendizagem mecânica a partir de dados arbitrários a serem treinados e previstos utilizando bibliotecas de aprendizagem profunda (keras) e bibliotecas de aprendizagem mecânica (scikit-learn).
2) Utilizar Pandas em vez de Excel para o processamento de dados em grande escala.
3) Manipular arrays multidimensionais usando Numpy.
4) Para desenhar livremente gráficos usando Matplotlib.
5) Realizar análises simples de dados sobre a propagação de novos coronavírus.
■■■■■Contents■■■■■■
1. Introdução2. Declaração de exoneração de responsabilidade3. Marcas comerciais e marcas registadas4. Feedback5. Caderno Jupyter6. Ambiente GPU ーGoogle Colaborador7. Aprendizagem Mínima MNIST mais profunda8. Python ■Hello Mundo Pitonico!9. Pandas ■The significado de Pandas ■DataFrame Tipo ■Visualization apenas com Pandas ■Table junta-se com uma chave específica ■CSV entrada/saída de ficheiros (versão compatível com Colab) ■Getting qualquer célula ou intervalo de células ■Retrieve apenas os valores das células que preenchem condições específicas. ■Impact da nova corona sobre os preços das acções, tal como visto em Pandas10. Numpy ■The significado do Numpy ■Numpy Função de Geração de Raízes ■Tips para caderno de notas Jupyter ■Numpy.ndarray’s Indexing/Slicing ■Image processamento CIFAR10 em Numpy ■Broadcast de Numpy.ndarray ■Calculating o produto interior11. Matplotlib ■Legend, Título, etiquetas de eixo X e eixo Y ■Bar Gráficos ■Series Especificação de cor ■Histogram ■Scatter Lote ■Stack Lote ■Pie Gráficos ■３D Gráfico12. Scikit-Learn ■SVM:Máquina Vectorial de Apoio ■RandomForest ■XGBOOST(Classificação) ■XGBOOST(Regressão)13. Keras ■LeNet ■VGG ■Data link para a nova Corona (covid-19) ■Kaggle(inglês) ■SIGNATE(Inglês/Japonês)■■■■■■■■■■
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Autor: Joshua K. Cage
