Python data science essentials

本書提供了一個完整的、現代的Web抓取指南，使用Python作為編程語言，專為數據科學的讀者編寫，探討了Web抓取和以及其背後的大量Web技術。書中首先簡要概述抓取和現實生活中的用例,解釋了HTTP、HTML和CSS的核心概念作為基礎。*後總結了一些*佳實踐和一系列的例子，這些數據科學用例彙集了你學到的所有知識。讀者將學習到如何利用已建立的*佳實踐和常用的Python包，處理包括JavaScrip

Expand your Python skills by working with data structures and algorithms in a refreshing context—through an eye-opening exploration of complexity science. Whether you’re an intermediate-le

當數據科學家使用Python處理數據，並希望創建展示ML模型的數據應用程序，以及進行易於創建的交互式可視化時，那麼Streamlit將是最理想的選擇。Streamlit for Data Science(第2版)向數據科學家展示了如何在Python內快速創建和部署小部件和儀錶板。這可以幫助他們在幾小時內而不是幾天內創建原型。 為了掌握Streamlit這項技術，需要通過大量的實際案例來學習。本書由一個富有創造力的Streamlit用戶編寫，他在第一版發佈後就一直使用該技術，本選題建立在前一版的實用性基礎上，帶來大量的更新，包括將Streamlit連接到Snowflake數據倉庫，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代碼庫，通過這些內容可以幫助讀者練習新發佈的技能。 讀者將從Streamlit的基礎知識開始Streamlit的學習，並通過使用機器學習模型和製作高質量的交互式應用程序逐漸熟悉Streamlit的使用技巧。本書通過實際示例幫讀者掌握許多更具挑戰性的主題，如Streamlit組件、美化應用程序和快速部署。 通過本書，讀者將能夠輕鬆快速地在Streamlit中創建動態web應用程序。

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例 Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！ 資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。 在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。 程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖由類神經網路基礎到AI應用實戰訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證全面深入機器學習與深度學習技術核心 ■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。 ■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 ■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。 ■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。 ■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。 ■全面深入不同應用面向：印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測… ■網羅國內外最具代表性案例：手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。 ■一次領略機器學習與深

國內外最具代表性案例兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練！從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱

Intended to anyone interested in numerical computing and data science: students, researchers, teachers, engineers, analysts, hobbyists... Basic knowledge of Python/NumPy is recommended. Some skills in

This hands-on guide is aimed at practitioners of data science. The book assumes some previous skills with Julia and skills in coding in a scripting language such as Python or R, or a compiled language

This unique text provides a thorough, yet accessible, grounding in the mathematics, statistics, and programming that students need to master for coursework and research in climate science, meteorology, and oceanography. Assuming only high school mathematics, it presents carefully selected concepts and techniques in linear algebra, statistics, computing, calculus and differential equations within the context of real climate science examples. Computational techniques are integrated to demonstrate how to visualize, analyze, and apply climate data, with R code featured in the book and both R and Python code available online. Exercises are provided at the end of each chapter with selected solutions available to students to aid self-study and further solutions provided online for instructors only. Additional online supplements to aid classroom teaching include datasets, images, and animations. Guidance is provided on how the book can support a variety of courses at different levels, making i

The Earth and environmental sciences are becoming progressively more quantitative due to the increased use of mathematical models and new data analysis techniques. This accessible introduction presents an overview of the mathematical methods essential for understanding Earth processes, providing an invaluable resource for students and early career researchers who may have missed (or forgotten) the mathematics they need to succeed as scientists. Topics build gently from basic methods such as calculus to more advanced techniques including linear algebra and differential equations. The practical applications of the mathematical methods to a variety of topics are discussed, ranging from atmospheric science and oceanography to biogeochemistry and geophysics. Including over 530 exercises and end-of-chapter problems, as well as additional computer codes in Python and MATLAB®, this book supports readers in applying appropriate analytical or computational methods to solving real research questi

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