Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python — одном из самых популярных языков.

В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.
Особенности книги:

• 500+ примеров кода, от фрагментов до целых программ.
• IPython + Jupyter® Notebook.
• Ориентированность на библиотеки: стандартная библиотека Python и библиотеки data science для решения серьезных задач с минимумом кода.
• Полноценное описание Python: управляющие команды, функции, строки, файлы, сериализация JSON, CSV, исключения.
• Процедурное, функциональное и объектно-ориентированное программирование.
• Коллекции: списки, кортежи, словари, множества, массивы NumPy, коллекции Pandas Series и Dataframe.
• Статические, динамические и интерактивные визуализации.
• Эксперименты с реальными наборами и источниками данных.
• Введение в data science: At, основы статистики, моделирование, анимация, случайные переменные, предварительная обработка данных, регрессия.
• Практические примеры AI, больших данных и облачных технологий: NLP, глубокий анализ данных Twitter®, IBM® Watson™, машинное обучение, глубокое обучение, распознавание образов, Hadoop®, Spark™, NoSQL, loT.
• Библиотеки с открытым кодом: NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, Folium, SciPy, NLTK,TextBlob, spaCy, Textatistic, Tweepy, scikit-learn®, Keras и др.

Книга адресована программистам, знакомым с высокоуровневыми языками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python — одном из самых популярных языков.
500+ реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python.
Главы 1-5 и фрагменты глав 6-7 сделают понятными примеры решения задач AI из глав 11-16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter8, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластериза-ции, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, loT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, Pub- Nub и др.

Об авторах:
Пол Дейтел и Харви Дейтел — основатели Deitel & Associates, Inc., международной организации, занимающейся обучением и выпуском книг по языкам программирования. Миллионы людей по всему миру пользовались продуктами Deitel: учебниками, руководствами, электронными книгами, видеокурсами LiveLessons, тренингами Safari Live (https://www.safari- booksonline.com/search/?query=deitel) и интерактивными мультимедийными курсами Revel™ с лабораторными работами и доступом к дополни-тельной информации по Python®, Java®, C++, С, С#, Swift™, iOS, Android™, интернет- и веб-программированию и др.

Отзывы читателей:
«Превосходное введение в Python! Я от всей души рекомендую эту книгу для изучения как Python, так и data science». — Шьямал Митра, старший преподаватель, Техасский университет.
«Глава о IBM Watson превосходна. Сервисы Watson объединяются в действительно классные примеры». — Дэниел Чен, специалист data science, Lander Analytics.
«Крутые реальные примеры подталкивают читателей к осознанной работе с данными. Идеальные объяснения концепций data science. Обучающие модели чрезвычайно полезны — книга отлично объясняет, как выбрать "лучшую" модель. Превосходный обзор технологий больших данных с актуальными примерами». — Джейми Уитакер, консультант data science.
«Великолепное введение в глубокое обучение». — Элисон Санчес, Университет Сан-Диего.
«Лучшая вводная книга по data science/Python». — Роланд ДеПратти, Центральный университет штата Коннектикут.
«Мне нравится это сочетание теории, data science и статистики». — Лэнс Брайант, Университет Шиппенсбурга.
«Прикладной подход привлекает читателей. Книга предоставляет вводную информацию о различных концепциях машинного обучения, не перегружая математическими подробностями». — Гаррет Дансик, профессор кафедры компьютерных наук/биоинформатики, Университет Восточного Коннектикута.