- Ana Sayfa /
- Kitaplar /
- Computing & Internet /
- Programming /
- Introduction to Programming /
- Python Data Analysis: Master Python Analytics...
Python Data Analysis: Master Python Analytics with Machine Learning, Deep Learning, GenAI, LLMs, and Data Engineering
Ubuy, güvenliğiniz ve gizliliğiniz için yoğun çaba sarf etmektedir. Gelişmiş ödeme güvenlik sistemimiz, iletim sırasında bilgilerinizi AES (Gelişmiş Şifreleme Standartları) ve SSL (Güvenli Soket Katmanı) protokolleri kullanarak şifreleyerek gizliliği sağlar. Ödeme bilgileriniz, üçüncü taraf satıcılarla paylaşılmadığı için %100 güvende.
Hızlı
Kargo
Ücretsiz
İade*
Güvenli Paketleme
%100 Orijinal Ürünler
PCI DSS Uyumlu
ISO 27001 Sertifikalı
Ürün Detayları
- Understand data analysis pipelines using Python Data Analysis, machine learning, pandas, scikit-learn, and data visualization techniques. Build scalable workflows for time series, NLP, image analytics, and big data processing. Key FeaturesPrepare, clean, and transform data with Python, pandas, and exploratory data analysis techniquesApply machine learning with Python using regression, classification, clustering, PCA, and Bayesian methodsScale analytics workflows using Dask, Ray, Modin, and PySparkBook DescriptionModern data analysis goes beyond cleaning and visualizing data. Today's practitioners need to build scalable data pipelines, apply machine learning, work with text and image data, and understand emerging AI techniques such as Generative AI and Large Language Models (LLMs). This guide shows you how to tackle these challenges using Python's modern data ecosystem.Unlike books focused on a single library or technique, this book provides an end-to-end approach to Python data analysis. You'll learn how to move from data preparation and exploratory analysis to machine learning, NLP, image analytics, scalable processing, and AI-powered workflows.Starting with statistical foundations, you'll learn how to clean, transform, wrangle, and visualize data. You'll then explore time series analysis, signal processing, forecasting, and predictive analytics before applying machine learning techniques such as regression, classification, clustering, PCA, probabilistic methods, and Bayesian approaches.The book also covers graph analytics, sentiment analysis, NLP, image analytics, Generative AI, and LLMs. Finally, you'll learn to scale analytics workflows using Dask, Modin, Ray, and PySpark.By the end of the book, you'll be able to build end-to-end data analysis pipelines and apply modern data science and AI techniques to solve real-world challenges.What you will learnPrepare, clean, and transform data for exploratory data analysis and data wranglingAnalyze and visualize data using Python and pandasPerform time series analysis, forecasting, and signal processingApply machine learning with Python using scikit-learn techniquesUse regression, classification, clustering, PCA, and Bayesian methodsPerform sentiment analysis, NLP, graph analytics, and image analyticsAccelerate workflows using Dask, Modin, and RayBuild scalable big data analytics pipelines with PySparkWho this book is forThis book is for data analysts, data scientists, business analysts, statisticians, students, and academic professionals who want to strengthen their Python Data Analysis skills. It is ideal for readers looking to apply data science with Python to real-world problems involving data preparation, visualization, machine learning, NLP, image analytics, and big data processing. A basic understanding of mathematics and working knowledge of Python will help you get the most from this book. Table of ContentsGetting Started with Python LibrariesNumPy and PandasStatistics for Data InsightsLinear AlgebraData VisualizationRetrieving, Processing, and Storing DataCleaning Messy DataTime-Series AnalysisSupervised Learning: Regression and ClassificationUnsupervised Learning: Dimensionality Reduction, Clustering, Anomaly DetectionEnsemble Methods: Bagging and Boosting MethodsArtificial Neural Networks and Deep LearningAnalyzing Text DataAnalyzing Image DataLLMs and Gen AIParallel Computing Using Dask, Modin, and RayBig Data Analytics using PySpark
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 26 Jun. 2026 |
| Edition | 4th |
| Language | English |
| Print length | 766 pages |
| ISBN-10 | 1806022877 |
| ISBN-13 | 978-1806022878 |
| Item weight | 1.29 kg |
| Dimensions | 19.05 x 4.39 x 23.5 cm |
ÜRÜN AÇIKLAMASI
Python Data Analysis: Master Python Analytics with Machine Learning, Deep Learning, GenAI, LLMs, and Data Engineering
Önemli bilgi
- Sınırlamalar : Uluslararası olarak gönderilen ürünler için, üretici garantisinin geçerli olmayabileceğini lütfen unutmayın; üretici servis seçenekleri mevcut olmayabilir; ürün kılavuzları, talimatlar ve güvenlik uyarıları hedef ülke dillerinde olmayabilir; ürünler (ve beraberindeki malzemeler) varış ülkesi standartlarına, spesifikasyonlarına ve etiketleme gerekliliklerine uygun olarak tasarlanmayabilir; ve ürünler hedef ülke voltajına ve diğer elektrik standartlarına uygun olmayabilir (uygunsa bir adaptör veya dönüştürücü kullanılmasını gerektirir). Alıcı, ürünün yasal olarak hedef ülkeye ithal edilebildiğinden emin olmaktan sorumludur. Ubuy veya bağlı kuruluşlarından sipariş verirken, alıcı kayıtlı ithalatçıdır ve varış ülkesinin tüm yasa ve düzenlemelerine uymalıdır.
- Ubuy küresel bir arama motoru olduğundan, Ubuy'da listelenen tüm ürünler satılık değildir. Ürünler ihracat/ticaret düzenlemelerine tabidir.
Şu anda stokta yok.
Bu ürünün tekrar stokta olup olmayacağıını veya ne zaman olacağını bilmiyoruz.
Bu ürün ülkemde kısıtlı değil. (Bu ürün ülkenizde kısıtlı değilse lütfen yukarıdaki bağlantıya tıklayın, böylece ekibimiz inceleyecek ve izin verecektir).
PCI DSS uyumlu ve ISO 27001:2022 sertifikalı olup, her siparişte şifrelenmiş ödeme ve tam alıcı koruması sunar.
Ubuy Güvencesi
%100 orijinal ürünler, PCI DSS uyumlu ödeme güvenliği, ISO 27001 sertifikalı veri koruması, en hızlı sınır ötesi teslimat, ücretsiz iade * ve her siparişte güvenli paketleme ile kaygısız alışverişin keyfini çıkarın.
