Informationen:


Dieses Buch ist eine Einführung in die Datenanalyse mit Python-Programmierung für Anfänger. Dieses Buch ist für die folgenden Leser geschrieben.

1) Interessiert an maschinellem Lernen und tiefem Lernen
2) Interessiert an der Programmierung mit Python.
3) Interessiert an Datenanalyse.
4) Interessiert an der Verwendung von Numpy/Pandas/Matplotlib/ScikitLearn.
5) Nicht interessiert an der Erstellung von maschinellen Lernumgebungen.
6) Nicht daran interessiert, viel Geld für das Lernen auszugeben.
7) Vage besorgt über die neue Koronaepidemie und die Zukunft.

Viele meiner Freunde und Bekannten haben mit Rachsucht mit der Datenanalyse begonnen, nur um mit dem ganztägigen Prozess der Einrichtung einer Umgebung zufrieden zu sein, und dann, nachdem sie MNIST- (handgeschriebene numerische Bilddatensätze) und Irisklassifizierungs-Tutorials absolviert haben, beschäftigen sie sich mit ihrer täglichen Arbeit und geben diese für eine Weile auf.

In diesem Buch wird die von Google kostenlos zur Verfügung gestellte Python-Ausführungsumgebung verwendet, um den getesteten Quellcode aus dem Buch auszuführen, so dass Sie durch Programmieren lernen können, ohne Zeit für die Einrichtung einer eigenen Umgebung aufwenden zu müssen.

　Dieses Buch konzentriert sich auf das bloße Minimum an Kenntnissen, die erforderlich sind, um einen Anfänger in die ernsthafte Datenanalyse in Python einzuführen. Unser Ziel ist es, dass die Leser bis zum Ende des Buches die folgenden fünf Ziele erreicht haben.

1) Aufbau und Training von Modellen für tiefes Lernen und maschinelles Lernen aus beliebigen Daten, die mit Hilfe von Bibliotheken für tiefes Lernen (keras) und maschinelles Lernen (scikit-learn) trainiert und vorhergesagt werden können.

2) Verwendung von Pandas anstelle von Excel für die Datenverarbeitung in großem Maßstab.

3) Mehrdimensionale Arrays mit Numpy zu manipulieren.

4) Freies Zeichnen von Graphen mit Matplotlib.

5) Durchführung einer einfachen Datenanalyse über die Ausbreitung neuer Koronaviren.


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