Python для начинающих. Лучшие задачи для изучения языка программирования

Учимся просто, применяем профессионально. Пособие для тех, кому нужно познакомиться с Python Сегодня навык программирования требуется не только в профессиях, связанных с ИТ. Даже если вы не занимаетесь профессиональной разработкой программного обеспечения, вам может понадобиться написать компьютерную программу или поучаствовать в разработке в рамках научных проектов или в профессиональной практике. Кроме того, программирование отлично формирует логическое мышление. Те, кто в этом подкован, умеют лучше анализировать проблемы и оперативно находить решения. Эта книга особенно полезна для тех, кто только начал изучать Python и не имеет глубоких знаний. Все темы объясняются максимально просто, а упражнения и практические примеры охватывают множество областей применения. Так что вы будете оптимально подготовлены к широкому кругу задач. Пособие можно использовать как в качестве основного материала для расширенного курса программирования, так и для самостоятельного обучения. • Типы данных • Структуры управления • Функции и модули • Сохранение данных • Графические пользовательские интерфейсы • Объектно-ориентированное программирование • Базы данных SQL с sqlite3 • Научные вычисления с NumPy • Визуализация данных с помощью matplotlib • Использование CoLab и Python Anywhere • Веб-программирование с помощью CGI и WSGI • Профессиональная разработка ПО • Стартовые проекты Об авторе МИХАЭЛЬ ВАЙГЕНД — доктор наук по информатике, более 30 лет преподает в Хагенском заочном университете и читает лекции по программированию на Python в университете Мюнстера. Опубликовал свыше 60 научных статей и написал несколько книг по программированию, веб-разработке и визуальному моделированию.

Книга «Программирование на Python для начинающих» является исчерпывающим руководством для того, чтобы научиться программировать на языке Python. В этой книге с помощью примеров программ и иллюстраций, показывающих результаты работы кода, разбираются все ключевые аспекты языка. Установив свободно распространяемый интерпретатор Python, вы с первого же дня сможете создавать свои собственные исполняемые программы! Познакомившись с основами языка, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства. В обучении вам помогут готовые примеры. Книга «Программирование на Python для начинающих» идеально подойдет программистам, переключающимся на работу с другим языком, студентам и школьникам, изучающим язык Python. Самое важное: - функции, - переменные, - ключевые слова, - методы, - объекты, - операторы, - атрибуты, - запросы, - и многое другое. Отзыв «Отличный старт для решивших начать изучать программирование с Python. Даже если вы никогда до этого не создавали программы, с помощью этой книги вы сможете пройти все шаги от установки интерпретатора до запуска и отладки своих первых приложений». — Александр Корчагин, руководитель отдела финансовых информационных систем, Центральная Дистрибьюторская Компания

ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON. «Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать. ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.