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.