Projetos de ciência de dados com Python: Abordagem de estudo de caso para a criação de projetos de ciência de dados bem–sucedidos usando Python, pandas e scikit–learn
Por Stephen Klosterman
Projetos de ciência de dados com Python foi pensado para oferecer orientação prática sobre ferramentas padrão para análise de dados e machine learning em Python com a ajuda de dados reais. O curso o ajudará a entender como usar pandas e o Matplotlib para examinar criticamente um dataset com sínteses estatísticas e gráficos e extrair os insights que deseja obter. Você continuará adquirindo conhecimento ao aprender a preparar dados e a fornecê-los para algoritmos de machine learning, como o de regressão logística regularizada e o de floresta aleatória, usando o pacote scikit-learn. Também aprenderá como ajustar algoritmos para fornecer as melhores previsões sobre dados novos não conhecidos. À medida que percorrer os capítulos mais avançados, conhecerá o funcionamento e a saída desses algoritmos e entenderá melhor não só os recursos preditivos dos modelos, mas também o que os leva a fazer essas previsões.
No fim do curso, você terá as habilidades necessárias para usar confiantemente vários algoritmos de machine learning a fim de executar análises de dados detalhadas e extrair insights significativos dos dados.
Objetivos do livro:
• Instalação dos pacotes necessários para a definição de um ambiente de codificação de ciência de dados
• Carregamento de dados em um Jupyter Notebook executando Python
• Uso do Matplotlib para a criação de visualizações de dados
• Criação de um modelo com o uso do scikit-learn
• Uso do lasso e da regressão ridge para dedução do overfitting
• Criação e ajuste de um modelo de floresta aleatória e comparação do desempenho com o da regressão logística
• Criação de visualizações com o uso da saída do Jupyter Notebook.
No fim do curso, você terá as habilidades necessárias para usar confiantemente vários algoritmos de machine learning a fim de executar análises de dados detalhadas e extrair insights significativos dos dados.
Objetivos do livro:
• Instalação dos pacotes necessários para a definição de um ambiente de codificação de ciência de dados
• Carregamento de dados em um Jupyter Notebook executando Python
• Uso do Matplotlib para a criação de visualizações de dados
• Criação de um modelo com o uso do scikit-learn
• Uso do lasso e da regressão ridge para dedução do overfitting
• Criação e ajuste de um modelo de floresta aleatória e comparação do desempenho com o da regressão logística
• Criação de visualizações com o uso da saída do Jupyter Notebook.
Características do eBook
Aqui estão algumas informações técnicas sobre este eBook:
- Autor(a): Stephen Klosterman
- ISBN-10: 6586057108
- ISBN-13: 978-6586057102
- ASIN: B0888SXZVX
- Editora: Novatec
- Idioma: Português
- Tamanho: 8763 KB
- Nº de Páginas: 358
- Categoria: Computação e Informática
Amostra Grátis do Livro
Faça a leitura online do livro Projetos de ciência de dados com Python: Abordagem de estudo de caso para a criação de projetos de ciência de dados bem–sucedidos usando Python, pandas e scikit–learn, escrito por Stephen Klosterman. Esse é um trecho gratuito disponibilizado pela Amazon, e não infringe os direitos do autor nem da editora.
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