„Advanced Data Science and Analytics with Python“ ermöglicht es Data Scientists, ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und sowohl in der Wirtschaft als auch in der Wissenschaft anzuwenden. Die in diesem Buch behandelten Themen ergänzen und knüpfen an die Inhalte von „Data Science and Analytics with Python“ an. Ziel ist es, wichtige fortgeschrittene Bereiche der Data Science mithilfe von in Python entwickelten Tools wie Scikit-learn, Pandas, NumPy, Beautiful Soup, NLTK, NetworkX und anderen abzudecken. Die Modellentwicklung wird durch Frameworks wie Keras, TensorFlow und CoreML sowie durch Swift für die Entwicklung von iOS- und macOS-Anwendungen unterstützt. Merkmale: Dieses Buch richtet sich an Leser mit Programmierkenntnissen, die sich für die Werkzeuge der Datenanalyse und Data Science interessieren. Es verwendet durchgehend Python und präsentiert die Werkzeuge anhand von gelösten Beispielen mit leicht nachvollziehbaren und an die eigenen Bedürfnisse anpassbaren Schritten. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung der Werkzeuge anstatt auf langatmigen Erklärungen. Der Leser kann das Buch flexibel nutzen, anstatt einem vorgegebenen Lernpfad zu folgen. Das Buch kann unabhängig vom vorherigen Band gelesen werden, und jedes Kapitel ist in sich abgeschlossen, was dem Leser Flexibilität bietet. Jedes der behandelten Themen beleuchtet den Data-Science-Workflow aus praktischer Sicht und konzentriert sich auf den Prozess und die erzielten Ergebnisse. Die Implementierung und der Einsatz trainierter Modelle stehen im Mittelpunkt. Zeitreihenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Topic Modeling, Analyse sozialer Netzwerke, neuronale Netze und Deep Learning werden umfassend behandelt. Das Buch erörtert die Notwendigkeit der Entwicklung von Datenprodukten und zeigt auf, wie Modelle ihren Zielgruppen zugänglich gemacht werden können – in diesem Fall buchstäblich in Form einer iPhone-App. Über den Autor Dr. Jesís Rogel-Salazar ist ein führender Datenwissenschaftler und arbeitet für Unternehmen wie Tympa Health Technologies, Barclays, AKQA, IBM Data Science Studio und Dow Jones. Er ist Gastwissenschaftler am Department of Physics des Imperial College London und Mitglied der School of Physics, Astronomy and Mathematics der University of Hertfordshire. . Sprache: Englisch