Это уже третья редакция совместной книги J. Burton Browning и Marty Alchin. И ее выпуск подчеркивает интерес программистов к этому изданию. Вся штука в том, что программистов много, хороших программистов меньше, а настоящих профессионалов в своем деле - совсем ничего. А эта книга рассчитана именно на ту часть, которая стремится повысить свой профессиональный уровень, и их большинство. Каждый из них стремится добиться в выбранной профессиональной сфере больших успехов.

В состав каждого дистрибутива Python входит стандартная библиотека. Она содержит сотни модулей, которые предоставляют инструменты, предназначенные для взаимодействия с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. Все они тщательно протестированы и готовы к немедленному использованию в приложениях.

Современное общество является информационным, в нем все большее число людей занято получением, переработкой и использованием информации с применением компьютерных технологий. Компьютеры используются практически во всех областях человеческой деятельности: в профессиональной, учебной, досуговой сферах. Дальнейшее развитие информационного общества требует разработки большого количества качественных программных продуктов, обеспечивающих удовлетворение растущих потребностей людей.

Эта книга предназначена для разработчиков со знанием Python, которые стремятся именно с практической точки зрения выучить Джанго. Возможно, вы абсолютный новичок для Django, а возможно уже знакомы с ним, при этом вы хотите получить максимальную отдачу от своего знания. Эта книга поможет вам освоить наиболее соответствующие области структуры путем создания практических проектов с нуля.

Основное назначение представленной книги состоит в том, чтобы исключить пугающий фактор термина Data Science, показав вам, что наука о данных не только действительно интересна, но и вполне выполнима с использованием Python. Вы можете предположить, что вам нужно быть гением информатики, чтобы выполнять сложные задачи, обычно связанные с Data Science, но это совершенно не так.

Цель этой книги - на примере языка программирования высокого уровня Python научить программировать научные задачи - от математики и физики до естественных наук. Выбор для этих целей языка Python обусловлен прежде всего тем, что он сочетает в себе замечательные выразительные средства и мощь с очень чистым, простым и компактным синтаксисом. Python'у легко учиться, и он очень хорошо подходит для поставленной цели.

Во все более сконцентрированном вокруг информационных технологий мире количество этой самой информации растет не по дням , а по часам, она производится, обрабатывается и хранится каждый день. Эти данные могут поступать от автоматического обнаружения систем, датчиков и научных приборов, а могут поступать от любого человека, когда, например, он делаете вывод из банка или совершает покупку, когда записывает блог или публикуется в социальных сетях. Каковы же эти данные? Они ведь еще не являются информацией, в бесформенном потоке байтов на первый взгляд трудно понять их сущность, если, конечно, они не являются строго формализованными, например, числом, словом, временем... Информация на самом деле - это результат обработки, который может быть использован различными способами. Этот процесс извлечения информации из необработанных данных называется анализом данных.

Учебник Tony Gaddis предназначен для курсов программирования Python. Понятное и дружественно- удобное для студентов и любителей пособие по введению в основы Python. В этой книге Tony Gaddis представляет ученикам основы программирования на языке высокого уровня Python. Простой в освоении и все более популярный объектно-ориентированный язык, позволяет читателям усваивать основы программирования без сложного синтаксиса, который может быть сложным для новичков. Благодаря знаниям, полученным с помощью этой книги по Python, студенты получают уверенность в своих навыках и учатся распознавать логику разработки высококачественных программ.

Скрапинг и краулинг - два процесса, занятых сбором данных с различных интернет-ресурсов. Представленная нига знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется в более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.

На взгляд автора книги, машинное обучение, применение и наука алгоритмов, которые дают ключ к пониманию данных, является самой захватывающей областью всех компьютерных наук! Мы живем в то время, когда данные изобилуют. Используя алгоритмы машинного обучения, мы можем превратить эти данные в знания. Благодаря многим мощным библиотекам с открытым исходным кодом, которые были разработаны в последние годы, вероятно, еще никогда не было более подходящего времени, чтобы узнать, как использовать мощные алгоритмы для определения шаблонов в данных и делать прогнозы о будущих событиях.

This book was written for anyone who wishes to explore deep learning from scratch or broaden their understanding of deep learning.Whether you’re a practicing machine-learning engineer, a software developer, or a college student, you’ll find value in these pages. This book offers a practical, hands-on exploration of deep learning.