Andmebaasid Pythonis ja AI: statistika, analüütika, suured andmed ja masinõpe

See raamat – praktiline juhend andmete töötlemiseks Pythonis, kirjutatud neile, kes soovivad mitte ainult «teooriat teada», vaid tegelikult andmetega töötada igapäevastes ülesannetes. Samm-sammult läbite täieliku andmete elutsükli: andmete hoidmisest andmebaasides ja päringute kirjutamisest kuni analüüsi, optimeerimise ja mõtestatud tulemuste tõlgendamiseni.

Põhirõhk on pandud praktikale, siin ei ole ülekoormatud teooriat ja abstraktseid arutlusi – ainult see, mis on reaalses elus tõeliselt vajalik. Peaaegu kõik näited saab kohe kopeerida, käivitada ja näha tulemust, mille tõttu muudab õppimine vahetuks ja maksimaalselt praktiliseks juba esimestest peatükkidest, ning praktilised projektid ja tegeliku kogemuse juhtumid näitavad, kuidas eraldi tööriistad kokku moodustavad täiuslikud analüüsi torujuhtmed ja kuidas teha inseneritehnilisi otsuseid suurte tabelite, piiratud ressursside ja äriülesannete tingimustes.

Erilist tähelepanu pööratakse tööle suurte andmetega, AI, masinõppega: õpime looma tõhusat analüütilist AI-mudeleid, optimeerime suuri andmemahte, uurime tehnikaid, mis harva esinevad sissejuhatavates kursustes (andmete töötlemine partii kaupa, voogedastuse valikud, mälutarbimise vähendamine, pandas-koodi kiirendamine, tõhusate salvestusformaatide kasutamine jne).

Selle juures ei nõua raamat sügavaid teadmisi ega eelnevat kogemust (kõiki teemasid tutvustatakse järk-järgult, lihtsas keeles, praktikale keskendudes) ning see on kasulik laiale publikule:

— algajatele, kes soovivad mõista, kuidas andmete analüüs töötab; 

— arendajatele, kes peavad paremini mõistma SQL-i ja andmete salvestamist; 

— analüütikutele, kes soovivad tugevdada oma aluseid; 

— üliõpilastele, kes õpivad andmebaase, Pythonit, statistikat; 

— kõigile, kes soovivad mõelda mitte ainult «koodiga», vaid ka andmetega.