Duomenų bazės Python ir dirbtinis intelektas: statistika, analizė, dideli duomenys ir mašininis mokymasis

Ši knyga – praktinis vadovas dirbant su duomenimis Python kalba, parašytas tiems, kurie nori ne tik «žinoti teoriją», bet iš tikrųjų dirbti su duomenimis kasdieniuose uždaviniuose. Žingsnis po žingsnio mes praeisime visą duomenų gyvavimo ciklą: nuo saugojimo duomenų bazėse ir užklausų rašymo iki analizės, optimizavimo ir prasmingos rezultatų interpretacijos.

Pagrindinis akcentas dedamas į praktiką, čia nėra perpildytos teorijos ar abstrakčių svarstymų – tik tai, kas iš tikrųjų reikalinga realybėje. Beveik visus pavyzdžius galima iš karto kopijuoti, paleisti ir matyti rezultatą, dėl ko mokymasis tampa vizualus ir maksimaliai praktiškas jau nuo pirmųjų skyrių, o praktiniai projektai ir atvejai iš realios patirties parodys, kaip atskiri įrankiai susipina į pilnaverčius analitinius vamzdynus ir kaip priimti inžinerinius sprendimus didelių lentelių, ribotų išteklių ir verslo uždavinių sąlygomis.

Ypatingas dėmesys skiriamas darbui su dideliais duomenimis, dirbtiniu intelektu, mašininiu mokymu: išmoksime kurti efektyvias analitines dirbtinio intelekto modelius, optimizuoti didelius duomenų kiekius, išnarpliosime metodus, kurie retai pasitaiko įvadiniuose kursuose (duomenų apdorojimas dalyse, srautiniai mėginių atrankos, atminties vartojimo mažinimas, pandas kodo spartinimas, efektyvių saugojimo formatų naudojimas ir kt.).

Šiuo atveju knyga nereikalauja gilių žinių ar ankstesnės patirties (visos temos pateikiamos palaipsniui, paprasta kalba, akcentuojant praktiką) ir bus naudinga plačiai auditorijai:

— pradedantiesiems, kurie nori suprasti, kaip veikia duomenų analizė; 

— kūrėjams, kuriems reikia geriau suprasti SQL ir duomenų saugojimą; 

— analitikams, norintiems sustiprinti savo pagrindus; 

— studentams, besimokantiems duomenų bazių, Python, statistikos; 

— visiems, kurie nori mąstyti ne tik «kodu», bet ir duomenimis.