Купить книгу Библия Python 7 в 1: тома с первого по седьмой (для начинающих, для среднего уровня, наука о данных, машинное обучение, финансы, нейронные сети, компьютерное зрение) на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]
The Python Bible 7 in 1: Volumes One To Seven (Beginner, Intermediate, Data Science, Machine Learning, Finance, Neural Networks, Computer Vision) (B0868PZBCJ)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Florian Dedov | #99: Компьютерные сети
Станьте экспертом по Python с нуля!
Популярность Python стремительно растёт, и он становится всё более актуальным как в экономическом, так и в технологическом плане. Области применения языка варьируются от машинного обучения и компьютерных сетей до бизнес-приложений .
В этом издании «7 в 1» вы получаете полную коллекцию книг серии «Библия Python». Начиная с первого тома, вы будете структурированно осваивать Python . Помимо основ и промежуточных концепций, вы также узнаете, как применять его в таких областях, как машинное обучение , финансовый анализ и нейронные сети . В конце вы также познакомитесь с одной из самых интересных областей компьютерных наук — компьютерным зрением . После прочтения этой коллекции вы не только поймете язык программирования, но и сможете работать над проектами в указанных областях. Вы станете настоящим экспертом по Python!
Что вы узнаете:
Начальный уровень:
• Основы программирования на Python
• Автоматизация простых процессов
• Программирование модульных приложений на Python
• Легкий переход на другие языки программирования (Java, C++ и т. д.)
Средний уровень:
• Объектно-ориентированное программирование
• Сетевое программирование
• Тестирование на проникновение с использованием Python
• Регулярные выражения
• Многопоточность
• Обработка XML
• Программирование баз данных
• Ведение журнала
Наука о данных:
• Анализ и обработка больших данных
• Статистические расчеты с использованием Python
• Визуализация данных
• Работа с NumPy, Matplotlib и Pandas
Машинное обучение:
• Прогнозирование данных с помощью машинного обучения
• Создание нейронных сетей с помощью TensorFlow
• Распознавание рукописных цифр с помощью нейронных сетей
• Применение линейных моделей, таких как регрессия.
• Классификация методом k-ближайших соседей
• Кластеризация методом K-средних
• Метод опорных векторов
Финансы:
• Финансовый анализ с использованием Python
• Анализ и построение графиков данных по акциям
• Построение линий тренда
• Прогнозирование цен акций с помощью машинного обучения
Нейронные сети:
• Создание поэтических текстов с помощью нейронных сетей
• Прогнозирование последовательных данных (акции, погода и т. д.)
• Обработка аудио- и видеоданных
• Распознавание объектов на изображениях, таких как лошади, автомобили и грузовики.
• Понимание рекуррентных нейронных сетей
• Понимание сверточных нейронных сетей
Компьютерное зрение:
• Восстановление читаемости нечитаемых текстов с помощью пороговой обработки
• Извлечение важной информации из изображений и видео
• Обнаружение границ
• Сопоставление шаблонов и сопоставление функций
• Обнаружение движения в видео
• Профессиональное распознавание объектов с помощью OpenCV