📓 Data Analysis with Python and PySpark.

• When it comes to data analytics, it pays to think big. PySpark blends the powerful Spark big data processing engine with the Python programming language to provide a data analysis platform that can scale up for nearly any task. Data Analysis with Python and PySpark is your guide to delivering successful Python-driven data projects.

• Data Analysis with Python and PySpark is a carefully engineered tutorial that helps you use PySpark to deliver your data-driven applications at any scale. This clear and hands-on guide shows you how to enlarge your processing capabilities across multiple machines with data from any source, ranging from Hadoop-based clusters to Excel worksheets. You’ll learn how to break down big analysis tasks into manageable chunks and how to choose and use the best PySpark data abstraction for your unique needs.

#Eng #PySpark

Data Analysis with Python and PySpark.
2022 #Eng #PySpark || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python.

• Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений.

• Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.

#RU #PyBrain #Keras #TensorFlow #ImageAI #OpenCV

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python для программирования криптовалют.

• Это руководство поможет вам разобраться в технологии биткойна. Его автор, Джимми Сонг, являющийся одним из ведущих специалистов, обучающих программированию биткойна, поясняет программирующим на языке Python разработчикам, как приступить к построению библиотеки для биткойна "с чистого листа". В этой книге излагаются основы этой популярной ныне криптовалюты, в том числе математический аппарат, криптографические понятия, блоки и транзакции, а также ее платежная система в виде цепочки боков (или блокчейна).

#RU

Python для программирования криптовалют.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Классические задачи Computer Science на языке Python.

• Многие задачи в области CS, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принциnы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач!

• Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, ML и других актуальных сфер применения Python.
Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабьгrь, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.

#RU

Классические задачи Computer Science на языке Python.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления.

• Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход для решения современных проблем.

Основные темы:
• Основы Python;
• Машинное обучение: классификация, регрессия и кластеризация;
• Обработка естественного языка и анализ эмоций в Twitter;
• Нейронные сети и рекуррентные нейронные сети;
• Глубокое обучение с Keras и распознавание образов;
• Работа с облачными сервисами: Google Translate, OpenMapQuest, Microsoft Azure, PubNub и др.

#RU

Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python: быстрый старт.

• Эта книга написана, чтобы помочь вам быстро изучить Python — и изучить хорошо. Она не требует от читателя опыта программирования. Даже стопроцентный новичок обнаружит, что в этой книге просто объясняются сложные концепции. Если вы — опытный разработчик, переходящий на Python, материал обладает достаточной глубиной, чтобы вы могли немедленно взяться за программирование. Зачем изучать Python? Есть огромное количество языков программирования высокого уровня, например C, C ++ и Java.

• Хорошая новость заключается в том, что все высокоуровневые языки очень похожи друг на друга. Они различаются главным образом синтаксисом, доступными библиотеками и способом доступа к ним. Библиотека — это набор ресурсов из заранее написанного кода, которые можно использовать при написании собственных программ. Если вы хорошо выучите один язык, то легко сможете выучить новый за короткое время.

#RU

Python: быстрый старт.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

Best of Python Commands Cheat Sheet.
#CheatSheet

📓 Python. Лучшие практики и инструменты.

• Лучшие практики и инструменты» даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки
и сопровождения софта. Авторы начинают с рассказа о новых возможностях Python 3.7 и продвинутых аспектах синтаксиса
Python. Продолжают советами по реализации популярных парадигм, в том числе объектно-ориентированного, функционального и событийно-ориентированного программирования. Также авторы рассказывают о наилучших практиках именования, о том, какими способами можно автоматизировать развертывание программ на удаленных серверах. Вы узнаете, как создавать полезные расширения для Python на C, C++, Cython и CFFI.

#RU

Python. Лучшие практики и инструменты.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python: Machine Learning Projects.

• This book will set you up with a Python programming environment if you don’t have one already, then provide you with a conceptual understanding of machine learning in the chapter “An Introduction to Machine Learning.” What follows next are three Python machine learning projects. They will help you create a machine learning classifier, build a neural network to recognize handwritten digits, and give you a background in deep reinforcement learning through building a bot for Atari.

#Eng

Python: Machine Learning Projects.
2022 #ENG || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python, Django и PyCharm для начинающих.

• Книга посвящена вопросам разработки веб-приложений с использованием языка Python, фреймворка Django и интерактивной среды разработки PyCharm. Рассмотрены основные технологии и рабочие инструменты создания приложений, даны основы языка Python. Описаны фреймворк Django и структура создаваемых в нем веб-приложений.

• На простых примерах показаны обработка и маршрутизация запросов пользователей, формирование ответных веб-страниц. Рассмотрено создание шаблонов веб-страниц и форм для пользователей. Показано взаимодействие пользователей с различными типами баз данных через модели. Описана работа с базами данных через встроенные в Django классы без использования SQL-запросов. Приведен пошаговый пример создания сайта от формирования шаблона до его администрирования и развертывания в сети Интернет. Электронный архив на сайте издательства содержит коды всех примеров.

#RU

Python, Django и PyCharm для начинающих.
2021 #RU #Django #PyCharm || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Анализ поведенческих данных на R и Python.

• Если вы анализируете данные в бизнесе на R или Python, то эта книга для вас. Я использую слово «бизнес» в широком смысле для обозначения любой коммерческой, некоммерческой или правительственной организации, где важны правильные идеи и практические выводы, которые движут действиями.

• С точки зрения математики и статистики, не имеет значения, кем вы являетесь: деловым аналитиком, строящим ежемесячные прогнозы, исследователем опыта пользователей (UX), изучающим поведения на основе кликабельности, или исследователем данных, строящим модели машинного обучения. У этой книги есть одно фундаментальное условие: вы должны быть хотя бы немного знакомы с линейной и логистической регрессией. Если вы понимаете регрессию, то вы сможете проследить за аргументами этой книги и извлечь из нее большую пользу.

#RU

Анализ поведенческих данных на R и Python.
2022 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.