[L.....6]

Hej, są tu jacyś klepacze #python #python3 #datascience?
Po 4 latach zawodowego klepania w javie postanowiłem zabrać się za pythona. Jest jakaś pozycja książkowa na rynku, która jest takim fundamentalnym wprowadzeniem do języka?
Interesuje mnie pełna wiedza najbardziej niskopoziomowa, frameworki webowe i biblioteki do ML poczekają, najpierw chcę wiedzieć jak python alokuje zmienne w pamięci, jaki jest ich zakres, jakie ma struktury i bloki kodu, bym sobie porównał do tego co jest w javie, jak przetwarza napisy, itd, potem na przykład integracja pythona z xmlem, bazą danych, operacjami sieciowymi. Python oczywiście w wersji 3.
W javie za taką pozycję uważam książkę Horstmanna i Cornella "Java Podstawy" i "Java Techniki zaawansowane".
#programowanie #pytaniedoeksperta #programista15k

[vincentooo]

„Python. Wprowadzenie”

[przepyszna_frytka]

@Legion616 jakis mirek robil potezne podsumowanie ksiazek pythonowych, ale tak w zasadzie to zabawa na kaggle to spoko pomysl by zabrac sie za data science - no i tez zalezy co konkretnie chcesz robic -> napisz priw to Ci wiecej powiem konkretow

[brakslow]

@Legion616: https://www.wykop.pl/wpis/30616039/wstep-to-jest-uaktualniona-wersja-wpisu-popelnione/

[mcnight95]

@Legion616: fluent python

[xstempolx]

@Legion616: o architekturze ci nic nie powiem ale jak bedziesz mial pytania do ml i ds w pytonie do zapraszam.

[1001001]

@xstempolx

jak bedziesz mial pytania do ml i ds w pytonie do zapraszam

Pozwolę sobie skorzystać z zaproszenia ( ͡º ͜ʖ͡º)
Z jakich bibliotek najczęściej korzystasz w kontekście Data Science?
Sam najwięcej używam Pandas, Numpy i Plotly ewentualnie Seabiorn do wizualizacji. Tylko moje stanowisko nie jest stricte data scientist tylko raczej analityka danych a z tego pakietu w zespole tylko ja korzystam reszta na Excelu siedzi.

[L.....6]

@xstempolx: Ok, zapamiętam, bo ds i ml to kolejne punkty na liście.

[xstempolx]

Sam najwięcej używam Pandas, Numpy i Plotly ewentualnie Seabiorn do wizualizacji

@1001001: tak samo, plus scikit learn do modelowania, PyOmo do optymalizacji. Ostatnio PyCaret do analizy eksploracyjnej. To z tych najczestszych, bo do roznych pojedynczych zadan zawsze sie cos ciekawego znajdzie