Основы Python для Data Science

Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения.

Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. Затем перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. Затем, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.

Кеннеди Берман — опытный инженер-программист. Он занимался внедрением Python в процессы управления цифровыми активами в индустрии визуальных эффектов и с тех пор активно использует этот язык программирования. Кеннеди — автор множества книг и программ по обучению Python. Сейчас он работает старшим специалистом по инженерии данных в Envestnet.

1. Научитесь работать с инструкциями, типами, переменными, операциями, списками, строками, словарями, множествами и функциями.
2. Создавайте визуализации, облегчающие изучение, исследование и представление данных.
3. Извлекайте ценную информацию из текста с помощью инструментов для обработки естественного языка (NLTK).
4. Изучите основы функционального и объектно-ориентированного программирования на Python.
5. Сфокусируйтесь на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения.