Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач.

Прочитав первый том, вы научитесь:
- работать в IPython и Jupyter Notebook,
- применять функции библиотеки NumPy,
- визуализировать результаты анализа с помощью библиотек matplotlib, seaborn и plotly,
- выполнять предварительную подготовку данных в библиотеке pandas,
- работать с классами scikit-learn, строящими модели предварительной подготовки данных и модели машинного обучения,
- применять различные стратегии валидации данных.