Libri di Mi
Bibliografia di Mi: tutti i libri in vendita online editi da Apogeo pubblicati nella collana Guida Completa con argomento Python Linguaggio
Python. Guida alla sintassi, alle funzionalità avanzate e all'analisi dei dati. Con Contenuto digitale per download Ceder Naomi - Apogeo, 2019 - Guida Completa
L'interesse per Python continua a crescere e le sue applicazioni si diffondono in ambiti sempre nuovi, dalla didattica in scuole e università alla data science e il deep learning. Elegante, semplice e completo, utilizzare Python significa anche avere a disposizione numerose librerie e framework dedicati. Scritto da un'autorità della comunità Python, questo manuale è dedicato ai programmatori che desiderano apprendere Python 3 nel modo più rapido e completo possibile. Il testo inizia con una panoramica generale sul linguaggio e le sue funzionalità di base, per poi introdurre caratteristiche via via più avanzate come la gestione del file system, la programmazione a oggetti e l'utilizzo delle librerie. Infine viene affrontato il tema della manipolazione e dell'analisi dei dati. La parte teorica è bilanciata da preziosi consigli per gestire diverse operatività, mentre esempi ed esercizi aiutano a padroneggiare i concetti più importanti. Che il tuo obiettivo sia la creazione di applicazioni web o la gestione di database, questo libro ti aiuterà a raggiungerlo nel modo migliore. File di esempio scaricabili online. Prefazione di Tollervey Nicholas.
Data Science con Python. Dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati Zinoviev Dmitry - Apogeo, 2017 - Guida Completa
La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning. Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.
Machine learning con python. Costruire algoritmi per generare conoscenza Mirjalili Vahid Raschka Sebastian - Apogeo, 2020 - Guida Completa
Conoscenza e informazioni sono oggi valori fondamentali e per questo elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è infatti possibile creare macchine in grado di apprendere in modo automatico e rispondere alle domande chiave per il successo. Questa edizione accompagna nel mondo dell'apprendimento automatico e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui l'ultimo aggiornamento di scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN). L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.