🛠 Друзья, книга по инженерии данных в Python уже в продаже с моими промокодами! (в конце поста)
Спешу сообщить, что в тираж вышла новая книга в моем переводе, посвященная продвинутому анализу и инженерии данных в Python с использованием библиотек Pandas, NumPy и Scikit-Learn! Мои промокоды на покупку – в конце поста.
Если вам приходится время от времени выполнять интеллектуальную очистку данных, готовить их для использования в отчетах или моделях машинного обучения, вам эта книга точно придется по душе. С содержанием книги можно ознакомиться на картинках, а также на странице книги в издательстве (все ссылки ниже).
Начинается книга с простых примеров работы с данными в pandas и Numpy и построения простых конвейеров на Scikit-learn, после чего идет углубление в темы конструирования признаков, сложного заполнения пропусков с использованием разных методов, включая машинное обучение, преобразования и масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных разными способами и создания переменных взаимодействия. Продолжается книга всеобъемлющим обзором техник прогнозирования временных рядов с использованием всего подмножества моделей из семейства ARIMA и ансамблевых моделей машинного обучения, включая градиентный бустинг и XGBoost. А в завершение рассматриваются распространенные методы снижения размерности данных и техники отбора признаков.
Книга будет очень полезной для инженеров данных, в задачи которых входит обработка сырых грязных данных и приведение их в божеский вид.
Ну, а теперь самое главное: к покупке!
Вы можете приобрести книгу уже сегодня либо в моем боте (@alexanderginko_books_bot), нажав на кнопку "Купить книги" и перейдя в категорию "Python", "Машинное обучение" или "Новинки", либо на сайте ДМК Пресс. Вся информация представлена ниже:
Ссылка: https://dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-381-2/
Номинальная цена книги (она НЕ для вас, мои подписчики!): 2599 руб.
А теперь цены для вас:
Промокоды:
Бумажная версия: промокод (22%) Ginko_DE_paper (2027 руб.)
Версия PDF: промокод (25%) Ginko_DE_PDF (1949 руб.)
Книга в PDF придет вам уже на днях, а бумагу, как обычно, придется подождать, книга только отправляется в типографию, а оттуда сразу поедет к вам!
P.S. Кстати, такие длинные посты я на вас способен обрушивать благодаря Премиум-подписке, любезно подаренной мне самым светлым человеком в BI – Марией Гришиной.
Спешу сообщить, что в тираж вышла новая книга в моем переводе, посвященная продвинутому анализу и инженерии данных в Python с использованием библиотек Pandas, NumPy и Scikit-Learn! Мои промокоды на покупку – в конце поста.
Если вам приходится время от времени выполнять интеллектуальную очистку данных, готовить их для использования в отчетах или моделях машинного обучения, вам эта книга точно придется по душе. С содержанием книги можно ознакомиться на картинках, а также на странице книги в издательстве (все ссылки ниже).
Начинается книга с простых примеров работы с данными в pandas и Numpy и построения простых конвейеров на Scikit-learn, после чего идет углубление в темы конструирования признаков, сложного заполнения пропусков с использованием разных методов, включая машинное обучение, преобразования и масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных разными способами и создания переменных взаимодействия. Продолжается книга всеобъемлющим обзором техник прогнозирования временных рядов с использованием всего подмножества моделей из семейства ARIMA и ансамблевых моделей машинного обучения, включая градиентный бустинг и XGBoost. А в завершение рассматриваются распространенные методы снижения размерности данных и техники отбора признаков.
Книга будет очень полезной для инженеров данных, в задачи которых входит обработка сырых грязных данных и приведение их в божеский вид.
Ну, а теперь самое главное: к покупке!
Вы можете приобрести книгу уже сегодня либо в моем боте (@alexanderginko_books_bot), нажав на кнопку "Купить книги" и перейдя в категорию "Python", "Машинное обучение" или "Новинки", либо на сайте ДМК Пресс. Вся информация представлена ниже:
Ссылка: https://dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-381-2/
Номинальная цена книги (она НЕ для вас, мои подписчики!): 2599 руб.
А теперь цены для вас:
Промокоды:
Бумажная версия: промокод (22%) Ginko_DE_paper (2027 руб.)
Версия PDF: промокод (25%) Ginko_DE_PDF (1949 руб.)
Книга в PDF придет вам уже на днях, а бумагу, как обычно, придется подождать, книга только отправляется в типографию, а оттуда сразу поедет к вам!
P.S. Кстати, такие длинные посты я на вас способен обрушивать благодаря Премиум-подписке, любезно подаренной мне самым светлым человеком в BI – Марией Гришиной.
tg-me.com/alexanderginko_books/342
Create:
Last Update:
Last Update:
🛠 Друзья, книга по инженерии данных в Python уже в продаже с моими промокодами! (в конце поста)
Спешу сообщить, что в тираж вышла новая книга в моем переводе, посвященная продвинутому анализу и инженерии данных в Python с использованием библиотек Pandas, NumPy и Scikit-Learn! Мои промокоды на покупку – в конце поста.
Если вам приходится время от времени выполнять интеллектуальную очистку данных, готовить их для использования в отчетах или моделях машинного обучения, вам эта книга точно придется по душе. С содержанием книги можно ознакомиться на картинках, а также на странице книги в издательстве (все ссылки ниже).
Начинается книга с простых примеров работы с данными в pandas и Numpy и построения простых конвейеров на Scikit-learn, после чего идет углубление в темы конструирования признаков, сложного заполнения пропусков с использованием разных методов, включая машинное обучение, преобразования и масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных разными способами и создания переменных взаимодействия. Продолжается книга всеобъемлющим обзором техник прогнозирования временных рядов с использованием всего подмножества моделей из семейства ARIMA и ансамблевых моделей машинного обучения, включая градиентный бустинг и XGBoost. А в завершение рассматриваются распространенные методы снижения размерности данных и техники отбора признаков.
Книга будет очень полезной для инженеров данных, в задачи которых входит обработка сырых грязных данных и приведение их в божеский вид.
Ну, а теперь самое главное: к покупке!
Вы можете приобрести книгу уже сегодня либо в моем боте (@alexanderginko_books_bot), нажав на кнопку "Купить книги" и перейдя в категорию "Python", "Машинное обучение" или "Новинки", либо на сайте ДМК Пресс. Вся информация представлена ниже:
Ссылка: https://dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-381-2/
Номинальная цена книги (она НЕ для вас, мои подписчики!): 2599 руб.
А теперь цены для вас:
Промокоды:
Бумажная версия: промокод (22%) Ginko_DE_paper (2027 руб.)
Версия PDF: промокод (25%) Ginko_DE_PDF (1949 руб.)
Книга в PDF придет вам уже на днях, а бумагу, как обычно, придется подождать, книга только отправляется в типографию, а оттуда сразу поедет к вам!
P.S. Кстати, такие длинные посты я на вас способен обрушивать благодаря Премиум-подписке, любезно подаренной мне самым светлым человеком в BI – Марией Гришиной.
Спешу сообщить, что в тираж вышла новая книга в моем переводе, посвященная продвинутому анализу и инженерии данных в Python с использованием библиотек Pandas, NumPy и Scikit-Learn! Мои промокоды на покупку – в конце поста.
Если вам приходится время от времени выполнять интеллектуальную очистку данных, готовить их для использования в отчетах или моделях машинного обучения, вам эта книга точно придется по душе. С содержанием книги можно ознакомиться на картинках, а также на странице книги в издательстве (все ссылки ниже).
Начинается книга с простых примеров работы с данными в pandas и Numpy и построения простых конвейеров на Scikit-learn, после чего идет углубление в темы конструирования признаков, сложного заполнения пропусков с использованием разных методов, включая машинное обучение, преобразования и масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных разными способами и создания переменных взаимодействия. Продолжается книга всеобъемлющим обзором техник прогнозирования временных рядов с использованием всего подмножества моделей из семейства ARIMA и ансамблевых моделей машинного обучения, включая градиентный бустинг и XGBoost. А в завершение рассматриваются распространенные методы снижения размерности данных и техники отбора признаков.
Книга будет очень полезной для инженеров данных, в задачи которых входит обработка сырых грязных данных и приведение их в божеский вид.
Ну, а теперь самое главное: к покупке!
Вы можете приобрести книгу уже сегодня либо в моем боте (@alexanderginko_books_bot), нажав на кнопку "Купить книги" и перейдя в категорию "Python", "Машинное обучение" или "Новинки", либо на сайте ДМК Пресс. Вся информация представлена ниже:
Ссылка: https://dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-381-2/
Номинальная цена книги (она НЕ для вас, мои подписчики!): 2599 руб.
А теперь цены для вас:
Промокоды:
Бумажная версия: промокод (22%) Ginko_DE_paper (2027 руб.)
Версия PDF: промокод (25%) Ginko_DE_PDF (1949 руб.)
Книга в PDF придет вам уже на днях, а бумагу, как обычно, придется подождать, книга только отправляется в типографию, а оттуда сразу поедет к вам!
P.S. Кстати, такие длинные посты я на вас способен обрушивать благодаря Премиум-подписке, любезно подаренной мне самым светлым человеком в BI – Марией Гришиной.
BY Александр Гинько (автор и переводчик)
Share with your friend now:
tg-me.com/alexanderginko_books/342