Advanced Data Science and Analytics with Python
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC Mai 2020, 2020
Serie: Libro 52 di 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Advanced Data Science and Analytics with Python enables data scientists to continue developing their skills and apply them in business as well as academic settings. The subjects discussed in this book are complementary and a follow-up to the topics discussed in Data Science and Analytics with Python. The aim is to cover important advanced areas in data science using tools developed in Python such as SciKit-learn, Pandas, Numpy, Beautiful Soup, NLTK, NetworkX and others. The model development is supported by the use of frameworks such as Keras, TensorFlow and Core ML, as well as Swift for the development of iOS and MacOS applications.Features:Targets readers with a background in programming, who are interested in the tools used in data analytics and data scienceUses Python throughoutPresents tools, alongside solved examples, with steps that the reader can easily reproduce and adapt to their needsFocuses on the practical use of the tools rather than on lengthy explanationsProvides the reader with the opportunity to use the book whenever needed rather than following a sequential pathThe book can be read independently from the previous volume and each of the chapters in this volume is sufficiently independent from the others, providing flexibility for the reader. Each of the topics addressed in the book tackles the data science workflow from a practical perspective, concentrating on the process and results obtained. The implementation and deployment of trained models are central to the book.Time series analysis, natural language processing, topic modelling, social network analysis, neural networks and deep learning are comprehensively covered. The book discusses the need to develop data products andaddresses the subject of bringing models to their intended audiences - in this case, literally to the users' fingertips in the form of an iPhone app.About the AuthorDr. Jesús Rogel-Salazar isa lead data scientist in the field, working for companies such as Tympa Health Technologies, Barclays, AKQA, IBM Data Science Studio and Dow Jones. He is a visiting researcher at the Department of Physics at Imperial College London, UK and a member of the School of Physics, Astronomy and Mathematics at the University of Hertfordshire, UK. 424 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781138315068
- Titolo
- Advanced Data Science and Analytics with Python
- Autore
- Jesus Rogel-Salazar
- Editore
- Chapman And Hall/CRC Mai 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1138315060
- ISBN 13
- 9781138315068
- Peso dell'articolo
- 787 grammi
- Dimensioni
- 235x191x23 mm
- Serie
- Libro 52 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
Advanced Data Science and Analytics with Python enables data scientists to continue developing their skills and apply them in business as well as academic settings. The subjects discussed in this book are complementary and a follow-up to the topics discussed in Data Science and Analytics with Python. The aim is to cover important advanced areas in data science using tools developed in Python such as SciKit-learn, Pandas, Numpy, Beautiful Soup, NLTK, NetworkX and others. The model development is supported by the use of frameworks such as Keras, TensorFlow and Core ML, as well as Swift for the development of iOS and MacOS applications.
Features:
- Targets readers with a background in programming, who are interested in the tools used in data analytics and data science
- Uses Python throughout
- Presents tools, alongside solved examples, with steps that the reader can easily reproduce and adapt to their needs
- Focuses on the practical use of the tools rather than on lengthy explanations
- Provides the reader with the opportunity to use the book whenever needed rather than following a sequential path
The book can be read independently from the previous volume and each of the chapters in this volume is sufficiently independent from the others, providing flexibility for the reader. Each of the topics addressed in the book tackles the data science workflow from a practical perspective, concentrating on the process and results obtained. The implementation and deployment of trained models are central to the book.
Time series analysis, natural language processing, topic modelling, social network analysis, neural networks and deep learning are comprehensively covered. The book discusses the need to develop data products and addresses the subject of bringing models to their intended audiences – in this case, literally to the users’ fingertips in the form of an iPhone app.
About the Author
Dr. Jesús Rogel-Salazar is a lead data scientist in the field, working for companies such as Tympa Health Technologies, Barclays, AKQA, IBM Data Science Studio and Dow Jones. He is a visiting researcher at the Department of Physics at Imperial College London, UK and a member of the School of Physics, Astronomy and Mathematics at the University of Hertfordshire, UK.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dr Jesús Rogel-Salazar is a lead data scientist with experience in the field working for companies such as AKQA, IBM Data Science Studio, Dow Jones, Barclays and Tympa Health Technologies. He is a visiting researcher at the Department of Physics at Imperial College London, UK and a member of the School of Physics, Astronomy and Mathematics at the University of Hertfordshire, UK. He obtained his doctorate in Physics at Imperial College London for work on quantum atom optics and ultra-cold matter.
He has held a position as senior lecturer in mathematics as well as a consultant and data scientist for a number of years in a variety of industries including science, finance, marketing, people analytics and health, among others. He is the author of Data Science and Analytics with Python and Essential Matlab and Octave, both also published with CRC Press. His interests include mathematical modelling, data science and optimisation in a wide range of applications including optics, quantum mechanics, data journalism, finance and health.
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