mirpetel.ru

Шихи Д. Структуры данных в Python. Начальный курс

В книге рассматриваются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в языке программирования Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкрепляются простыми примерами. По мере изучения основ вводятся такие темы, как стратегии решения задач, продвинутое использование языка Python, принципы объектно-ориентированного проектирования и методологии тестирования. Подробно рассматриваются структуры данных, встроенные в язык Python, а также абстрактные типы данных (АТД): стеки, очереди, связные списки, деревья, графы и др. Книга предназначена для всех, кто изучает язык программирования Python и предполагает активно использовать как встроенные структуры данных, так и собственные реализации АТД.

Шихи Д. Структуры данных в Python. Начальный курс

В книге рассматриваются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в языке программирования Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкрепляются простыми примерами. По мере изучения основ вводятся такие темы, как стратегии решения задач, продвинутое использование языка Python, принципы объектно-ориентированного проектирования и методологии тестирования. Подробно рассматриваются структуры данных, встроенные в язык Python, а также абстрактные типы данных (АТД): стеки, очереди, связные списки, деревья, графы и др. Книга предназначена для всех, кто изучает язык программирования Python и предполагает активно использовать как встроенные структуры данных, так и собственные реализации АТД.

Шихи Дональд Р. Структуры данных в Python. Начальный курс

В книге освещаются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкреплены простыми примерами. Порядок следования глав соотносится с задачами обработки структур данных. В числе рассматриваемых тем: - основы языка Python; - принципы объектно-ориентированного программирования; - методологии тестирования; - абстрактные типы данных (АТД); - стратегии решения задач. Издание предназначено для всех, кто изучает язык программирования Python и предполагает активно использовать как встроенные структуры данных, так и собственные реализации АТД.

Структуры данных в Python. Шихи Д.

Меликов Павел Ильич Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий. Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python. Благодаря рассмотрению основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.

Меликов П.И. Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий. Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python. Благодаря рассмотрению основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.

Меликов П.И. Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий. Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами программирования и аналитики данных на Python. Благодаря рассмотрению основ языка Python потенциальной аудиторией курса могут являться обучающиеся, ранее не изучавшие программирование.

Профессиональный онлайн-курс «Алгоритмы и структуры данных»

Понимание структур данных и алгоритмов позволяет писать более эффективный код, правильно выстраивать архитектуру проекта и отдельных модулей.

Златопольский Дмитрий Михайлович Основы программирования на языке Python

Если вы хотите научиться программировать на языке Python, который в последнее время становится популярным у нас в стране и за рубежом, то эта книга - для вас. В ней рассматриваются особенности разработки компьютерных программ и соответствующие инструкции языка Python, основные структуры данных этого языка (строки, списки, словари, файлы), типовые задачи программирования и методы их решения, а также вопросы совершенствования программы на основе использования функций. Впервые системно и популярно изложена методика разработки программ на языке Python с графическим пользовательским интерфейсом. Книга предназначена для всех, кто изучает или преподает программирование. - Основные инструкции языка и структуры данных - Типовые задачи программирования, полезные советы - Задачи из ЕГЭ по информатике - Методика разработки графического интерфейса.

Хейдт Майкл Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python

Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации. Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.

Златопольский Д. Основы программирования на языке Python

Если вы хотите научиться программировать на языке Python, который в последнее время становится популярным у нас в стране и за рубежом, то эта книга - для вас. В ней рассматриваются особенности разработки компьютерных программ и соответствующие инструкции языка Python, основные структуры данных этого языка (строки, списки, словари, файлы).

Златопольский Д. Основы программирования на языке Python

Если вы хотите научиться программировать на языке Python, который в последнее время становится популярным у нас в стране и за рубежом, то эта книга - для вас. В ней рассматриваются особенности разработки компьютерных программ и соответствующие инструкции языка Python, основные структуры данных этого языка (строки, списки, словари, файлы).

Криволапов Сергей Яковлевич Введение в анализ данных. Поиск структуры данных с применением языка Python. Учебное пособие

В учебном пособии рассматриваются средства языка Python для выявления и последующего использования внутреннего устройства данных с использованием методов марковских процессов, статистического, кластерного и регрессионного анализа данных. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов, аспирантов, научных сотрудников и преподавателей.

Северанс Чарльз Р. Python для всех

Python - простой в изучении и практическом использовании язык программирования, который свободно доступен на компьютерах под управлением Mac OS, Windows и Linux. Изучив Python, вы сможете использовать его в своей профессиональной деятельности, не покупая какое-либо программное обеспечение. Данная книга представляет собой курс программирования на языке Python. Краткий и четкий стиль изложения и многочисленные упражнения позволят достаточно быстро овладеть основными навыками программирования и методами обработки данных. Издание предназначено широкому кругу читателей, которые не являются программистами и хотели бы освоить язык Python с нуля.

Меликов П.И. Python для аналитики данных. Практический курс

Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Приведен порядок выполнения занятий и архив необходимых файлов, а также дан список заданий для закрепления обучающимися изучаемого материала. Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект», «Машинное обучение». Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования. Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин «Искусственные нейронные сети», «Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления», «Интеллектуальные системы» и «Аналитика технологических данных», а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой «Аналитика данных».

Меликов П.И. Python для аналитики данных. Практический курс

Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Приведен порядок выполнения занятий и архив необходимых файлов, а также дан список заданий для закрепления обучающимися изучаемого материала. Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект», «Машинное обучение». Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования. Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин «Искусственные нейронные сети», «Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления», «Интеллектуальные системы» и «Аналитика технологических данных», а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой «Аналитика данных».