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/344
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/344

View MORE
Open in Telegram


Александр Гинько автор и переводчик Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.

Should You Buy Bitcoin?

In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.

Александр Гинько автор и переводчик from us


Telegram Александр Гинько (автор и переводчик)
FROM USA