Datu bāzes Python un AI: statistika, analītika, lieli dati un mašīnmācīšanās

Šī grāmata – praktisks ceļvedis datu apstrādē Python, rakstīts tiem, kas vēlas ne tikai «zināt teoriju», bet arī reāli strādāt ar datiem ikdienas uzdevumos. Soli pa solim mēs iziesim cauri pilnam datu dzīves ciklam: no glabāšanas datu bāzēs un vaicājumu rakstīšanas līdz analīzei, optimizācijai un jēgpilnai rezultātu interpretācijai.

Galvenais uzsvars tiek likts uz praksi, šeit nav pārslogotas teorijas un abstraktiem apsvērumiem – tikai tas, kas patiešām nepieciešams realitātē. Gandrīz visus piemērus var nekavējoties kopēt, palaist un redzēt rezultātu, pateicoties kam mācīšanās kļūst vizuāla un maksimāli praktiska jau no pirmajām nodaļām, bet praktiskie projekti un gadījumi no reālās pieredzes parādīs, kā atsevišķi rīki veido pilnvērtīgus analītiskos cauruļvadus un kā pieņemt inženiertehniskus lēmumus lielu tabulu, ierobežotu resursu un biznesa uzdevumu apstākļos.

Īpaša uzmanība tiek pievērsta darbam ar lieliem datiem, AI, mašīnmācīšanos: iemācīsimies izveidot efektīvas analītiskās AI modeļus, optimizēt lielus datu apjomus, izskatīsim paņēmienus, kas reti sastopami ievada kursos (datu apstrāde porcijās, straumēšanas paraugi, atmiņas patēriņa samazināšana, pandas koda paātrināšana, efektīvu glabāšanas formātu izmantošana utt.).

Šajā grāmatā nav nepieciešamas dziļas zināšanas vai iepriekšēja pieredze (visas tēmas tiek ieviestas pakāpeniski, vienkāršā valodā, ar uzsvaru uz praksi) un tā būs noderīga plašai auditorijai:

— iesācējiem, kuri vēlas saprast, kā darbojas datu analīze; 

— izstrādātājiem, kuriem nepieciešams labāk izprast SQL un datu glabāšanu; 

— analītiķiem, kuri vēlas nostiprināt pamatus; 

— studentiem, kuri studē datu bāzes, Python, statistiku; 

— visiem, kuri vēlas domāt ne tikai «kodā», bet arī datos.