Telegram Group & Telegram Channel
🛠 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.



tg-me.com/alexanderginko_books/348
Create:
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.

BY Александр Гинько (автор и переводчик)











Share with your friend now:
tg-me.com/alexanderginko_books/348

View MORE
Open in Telegram


Александр Гинько автор и переводчик Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How to Invest in Bitcoin?

Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Александр Гинько автор и переводчик from us


Telegram Александр Гинько (автор и переводчик)
FROM USA