पुस्तकें — data science

RU
Ray सीख रहे हैं। मशीन लर्निंग में Python पर लचीले वितरित कंप्यूटिंग

Ray सीख रहे हैं। मशीन लर्निंग में Python पर लचीले वितरित कंप्यूटिंग

A

Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
Python की मुख्य लाइब्रेरीज़ और फ्रेमवर्क्स का व्यावहारिक परिचय (कोड उदाहरणों के साथ)

Python की मुख्य लाइब्रेरीज़ और फ्रेमवर्क्स का व्यावहारिक परिचय (कोड उदाहरणों के साथ)

B

Мурат Дурмус

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग में गणित

मशीन लर्निंग में गणित

A

Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
ग्राफ एल्गोरिदम। Apache Spark और Neo4j प्लेटफार्मों पर व्यावहारिक कार्यान्वयन

ग्राफ एल्गोरिदम। Apache Spark और Neo4j प्लेटफार्मों पर व्यावहारिक कार्यान्वयन

A

Марк Нидхем, Эми Ходлер

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन। पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडलिंग

B

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
RU
ग्राहक चूस से लड़ाई में डेटा। एनालिटिक्स, डेटासेट, मेट्रिक्स और सेगमेंटेशन

ग्राहक चूस से लड़ाई में डेटा। एनालिटिक्स, डेटासेट, मेट्रिक्स और सेगमेंटेशन

A

Карл Голд

एआई और एमएल
RU
D3js लाइब्रेरी के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

D3js लाइब्रेरी के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

A

Andrew Rininsland, Swizec Teller

एआई और एमएल
RU
सर्वोच्च एल्गोरिदम: मशीन लर्निंग हमारी दुनिया कैसे बदलेगा

सर्वोच्च एल्गोरिदम: मशीन लर्निंग हमारी दुनिया कैसे बदलेगा

A

Педро Домингос

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
Python के साथ मशीन लर्निंग का परिचय। डेटा विशेषज्ञों के लिए मार्गदर्शिका।

Python के साथ मशीन लर्निंग का परिचय। डेटा विशेषज्ञों के लिए मार्गदर्शिका।

A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

एआई और एमएल
RU
मेटा-लर्निंग। ऑटोएमएल और डेटा साइंस में अनुप्रयोग

मेटा-लर्निंग। ऑटोएमएल और डेटा साइंस में अनुप्रयोग

A

Павел Браздил, Ян ван Рейн, Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा। क्यों, क्या और कैसे?

बिग डेटा। क्यों, क्या और कैसे?

A

Алена Запорожан

एआई और एमएल
RU
एनालिटिकल संस्कृति। डेटा संग्रह से व्यावसायिक परिणामों तक

एनालिटिकल संस्कृति। डेटा संग्रह से व्यावसायिक परिणामों तक

A

Карл Андерсон

एआई और एमएल
RU
Power BI में R और Python के साथ एनालिटिक्स। डेटा लोडिंग, ट्रांसफॉर्मेशन और विज़ुअलाइज़ेशन।

Power BI में R और Python के साथ एनालिटिक्स। डेटा लोडिंग, ट्रांसफॉर्मेशन और विज़ुअलाइज़ेशन।

A

Райан Уэйд

एआई और एमएल
RU
डेटा साइंस एल्गोरिदम और पायथन में उनका व्यावहारिक कार्यान्वयन

डेटा साइंस एल्गोरिदम और पायथन में उनका व्यावहारिक कार्यान्वयन

B

А. В. Протодьяконов, П. А. Пылов, В. Е. Садовников

एआई और एमएल
EN
डास्क के साथ पायथन स्केलिंग: डेटा साइंस से मशीन लर्निंग तक

डास्क के साथ पायथन स्केलिंग: डेटा साइंस से मशीन लर्निंग तक

A

Holden Karau, Mika Kimmins

एआई और एमएल
EN
आर फॉर डेटा साइंस, दूसरा संस्करण

आर फॉर डेटा साइंस, दूसरा संस्करण

A

Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

एआई और एमएल
RU
Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और Jupyter का उपयोग करके डेटा की प्राथमिक प्रसंस्करण।

Python और डेटा विश्लेषण। pandas, NumPy और Jupyter का उपयोग करके डेटा की प्राथमिक प्रसंस्करण।

A

Уэс Маккинни

एआई और एमएल
EN
डेटा साइंस के लिए पायथन फॉर डमीज़, तीसरा संस्करण

डेटा साइंस के लिए पायथन फॉर डमीज़, तीसरा संस्करण

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

एआई और एमएल
EN
आधुनिक डेटा वैज्ञानिक के लिए Python और R: दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ

आधुनिक डेटा वैज्ञानिक के लिए Python और R: दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ

A

Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

एआई और एमएल
RU
डेटा साइंस विशेषज्ञों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकी: R और Python का उपयोग करके 50+ सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाएँ

डेटा साइंस विशेषज्ञों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकी: R और Python का उपयोग करके 50+ सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाएँ

A

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

एल्गोरिदम और सिद्धांत
EN
प्रैक्टिकल डेटा साइंस विथ पायथन 3: डेटा से एक्शनेबल इनसाइट्स का संश्लेषण

प्रैक्टिकल डेटा साइंस विथ पायथन 3: डेटा से एक्शनेबल इनसाइट्स का संश्लेषण

A

Ervin Varga

एआई और एमएल
RU
मीडिया पुस्तकें कागल-मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण

मीडिया पुस्तकें कागल-मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण

F

Конрад Банахевич, Лука Массарон

एआई और एमएल
EN
R के साथ समानांतर प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करना

R के साथ समानांतर प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करना

A

Simon R. Chapple, Eilidh Troup, Thorsten Forster, Terence Sloan

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
फाइनेंस के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस ब्लूप्रिंट्स: पायथन का उपयोग करके ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी से लेकर रोबो-एडवाइजर्स तक

फाइनेंस के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस ब्लूप्रिंट्स: पायथन का उपयोग करके ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी से लेकर रोबो-एडवाइजर्स तक

A

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग और डेटा साइंस: मूल सिद्धांत और अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस: मूल सिद्धांत और अनुप्रयोग

A

Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

एआई और एमएल
EN
Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

A

Yusuke Sugomori

एआई और एमएल
EN
पायथन® का परिचय: कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के लिए - एआई, बिग डेटा और क्लाउड के साथ प्रोग्रामिंग सीखना

पायथन® का परिचय: कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के लिए - एआई, बिग डेटा और क्लाउड के साथ प्रोग्रामिंग सीखना

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

एआई और एमएल
EN
डेटा साइंस: कठिन हिस्से। डेटा साइंस में उत्कृष्टता के लिए तकनीकें

डेटा साइंस: कठिन हिस्से। डेटा साइंस में उत्कृष्टता के लिए तकनीकें

A

Daniel Vaughan

एआई और एमएल
EN
SQL के साथ डेटा रैंगलिंग: SQL का उपयोग करके डेटा को मैनिपुलेट, रैंगल और इंजीनियर करने का एक प्रायोगिक मार्गदर्शक

SQL के साथ डेटा रैंगलिंग: SQL का उपयोग करके डेटा को मैनिपुलेट, रैंगल और इंजीनियर करने का एक प्रायोगिक मार्गदर्शक

A

Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

एआई और एमएल
EN
पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्न: अपने इंटरव्यू को क्रैक करने के लिए एक संपूर्ण प्रश्न बैंक

पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्न: अपने इंटरव्यू को क्रैक करने के लिए एक संपूर्ण प्रश्न बैंक

A

Vishwanathan Narayanan

एआई और एमएल
EN
(लगभग) किसी भी मशीन लर्निंग समस्या से निपटना

(लगभग) किसी भी मशीन लर्निंग समस्या से निपटना

A

Abhishek Thakur

एआई और एमएल
EN
पायथन का परिचय

पायथन का परिचय

A

James P. Meyer

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
NumPy for Beginners: Python के साथ डेटा साइंस में आपके पहले कदम

NumPy for Beginners: Python के साथ डेटा साइंस में आपके पहले कदम

B

AI Publishing

एआई और एमएल
RU
codelibs ru python की मूल बातें सीखना डेटा के लिए व्यावहारिक पाठ्यक्रम

codelibs ru python की मूल बातें सीखना डेटा के लिए व्यावहारिक पाठ्यक्रम

F

Павел Меликов

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
हाई परफॉर्मेंस पायथन: इंसानों के लिए व्यावहारिक परफॉर्मेंट प्रोग्रामिंग

हाई परफॉर्मेंस पायथन: इंसानों के लिए व्यावहारिक परफॉर्मेंट प्रोग्रामिंग

A

Micha Gorelick, Ian Ozsvald

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
डेटा साइंस के लिए आवश्यक गणित: मूलभूत रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और सांख्यिकी के साथ अपने डेटा पर नियंत्रण रखें

डेटा साइंस के लिए आवश्यक गणित: मूलभूत रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और सांख्यिकी के साथ अपने डेटा पर नियंत्रण रखें

A

Thomas Nield

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ अनुप्रयुक्त पाठ विश्लेषण: मशीन लर्निंग के साथ भाषा-जागरूक डेटा उत्पाद सक्षम करना

पायथन के साथ अनुप्रयुक्त पाठ विश्लेषण: मशीन लर्निंग के साथ भाषा-जागरूक डेटा उत्पाद सक्षम करना

A

Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग में एल्गोरिदमिक गणित

मशीन लर्निंग में एल्गोरिदमिक गणित

A

Bastian Bohn, Jochen Garcke, Michael Griebel

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ उन्नत डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स

पायथन के साथ उन्नत डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स

A

Jesús Rogel-Salazar

एआई और एमएल
EN
कंप्यूटर साइंस और डेटा साइंस के लिए पायथन: एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग

कंप्यूटर साइंस और डेटा साइंस के लिए पायथन: एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग

A

Paul Deitel, Harvey Deitel

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ मिनिमलिस्ट डेटा रैंगलिंग

पायथन के साथ मिनिमलिस्ट डेटा रैंगलिंग

A

Marek Gagolewski

एआई और एमएल
EN
R और Python के साथ व्यवहारिक डेटा विश्लेषण: वास्तविक व्यावसायिक परिणामों के लिए ग्राहक-संचालित डेटा

R और Python के साथ व्यवहारिक डेटा विश्लेषण: वास्तविक व्यावसायिक परिणामों के लिए ग्राहक-संचालित डेटा

A

Florent Buisson

एल्गोरिदम और सिद्धांत
EN
पायथन के साथ डेटा माइनिंग: सिद्धांत, अनुप्रयोग और केस स्टडीज़

पायथन के साथ डेटा माइनिंग: सिद्धांत, अनुप्रयोग और केस स्टडीज़

A

Di Wu

एआई और एमएल
EN
जेनरेटिव एआई का उपयोग करके टाइम सीरीज फोरकास्टिंग: सटीक पूर्वानुमान के लिए एआई का लाभ उठाना

जेनरेटिव एआई का उपयोग करके टाइम सीरीज फोरकास्टिंग: सटीक पूर्वानुमान के लिए एआई का लाभ उठाना

A

Banglore Vijay Kumar Vishwas, Sri Ram Macharla

एआई और एमएल
EN
Keras

Keras

A

Hayden Van Der Post

एआई और एमएल
EN
डेटा साइंस: पायथन के साथ पहला परिचय

डेटा साइंस: पायथन के साथ पहला परिचय

A

Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee, Joel Ostblom, Lindsey Heagy

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा का सैद्धांतिक न्यूनतम। बिग डेटा के बारे में वह सब कुछ जो आपको जानना आवश्यक है।

बिग डेटा का सैद्धांतिक न्यूनतम। बिग डेटा के बारे में वह सब कुछ जो आपको जानना आवश्यक है।

B

Ын Анналин, Су Кеннет

एआई और एमएल
EN
बिग डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से संगठनात्मक परिवर्तनों पर अनुसंधान की पुस्तिका

बिग डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से संगठनात्मक परिवर्तनों पर अनुसंधान की पुस्तिका

A

Madjid Tavana, Kartikeya Puranam

एआई और एमएल
RU
साइलेंट डी मेसमैन ए ओस्नोवी डेटा साइंस और बिग डेटा पायथन और विज्ञान

साइलेंट डी मेसमैन ए ओस्नोवी डेटा साइंस और बिग डेटा पायथन और विज्ञान

F

Davy Cielen, Arno Meysman

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
अंतिम मशीन लर्निंग स्किट-लर्न के साथ: स्किट-लर्न और पायथन की शक्ति का उपयोग करके अत्याधुनिक भविष्य कथन मॉडलिंग एप्लिकेशन बनाएं और मशीन लर्निंग में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करें

अंतिम मशीन लर्निंग स्किट-लर्न के साथ: स्किट-लर्न और पायथन की शक्ति का उपयोग करके अत्याधुनिक भविष्य कथन मॉडलिंग एप्लिकेशन बनाएं और मशीन लर्निंग में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करें

A

Parag Saxena

एआई और एमएल
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