Data Science Programming Cookbook (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, New Delhi, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
Vendedor de IberLibro desde 29 de junio de 2022
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Paperback. This book systematically guides you through the complete data science lifecycle, starting with environment setup, foundational mathematics, exploratory data analysis, and visualization. You will master classical supervised and unsupervised machine learning algorithms, ensemble methods, and neural network architectures. The guide further explores computer vision with OpenCV, natural language processing, transformer mechanics, generative AI, GANs, and parameter-efficient LLM fine-tuning using LoRA and prompt engineering. Backed by 127 recipes, it covers MLOps production deployment with Flask APIs, Azure ML, and model drift monitoring, concluding with capstone projects featuring real-time face detection, GPT-3 chatbots, synthetic image generation, and vector database image comparison. This book systematically guides you through the complete data science lifecycle, starting with environment setup, foundational mathematics, exploratory data analysis, and visualization. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9789378548208
- Título
- Data Science Programming Cookbook (Paperback)
- Autor
- Ravi Kore
- Editorial
- BPB Publications, New Delhi
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9378548202
- ISBN 13
- 9789378548208
Data science is transforming modern tech, and mastering it is essential for anyone aiming to analyze data, build predictive models, and deploy cutting-edge AI systems. This Data Science Cookbook is your comprehensive roadmap to understanding core analytics, classical machine learning, and advanced generative AI using a hands-on, practical approach.
This book systematically guides you through the complete data science lifecycle, starting with environment setup, foundational mathematics, exploratory data analysis, and visualization. You will master classical supervised and unsupervised machine learning algorithms, ensemble methods, and neural network architectures. The guide further explores computer vision with OpenCV, natural language processing, transformer mechanics, generative AI, GANs, and parameter-efficient LLM fine-tuning using LoRA and prompt engineering. Backed by 127 recipes, it covers MLOps production deployment with Flask APIs, Azure ML, and model drift monitoring, concluding with capstone projects featuring real-time face detection, GPT-3 chatbots, synthetic image generation, and vector database image comparison.
By the end of this book, you will possess a job-ready understanding of data science, machine learning, and artificial intelligence, equipped with the practical skills needed to build, deploy, and scale real-world applications confidently.
What you will learn
● Perform data processing EDA with Pandas, Seaborn, and web scraping.
● Train classical supervised models using Python and scikit-learn libraries.
● Apply K-means clustering and reduce feature dimensions using PCA.
● Preprocess text, extract embeddings, and implement BERT sentiment classifiers.
● Optimize ensemble models using XGBoost, LightGBM, and hyperparameter tuning.
Who this book is for
Designed for students, software developers, data analysts, and tech professionals aiming to build practical skills in AI. Readers should possess basic computer literacy and fundamental Python knowledge to comfortably navigate the structured hands-on workflows and code recipes.
Table of Contents
1. Introduction to Data Science
2. Getting Started with Python and Data Science
3. Mathematics for Data Science
4. EDA, Data Handling, and Visualization
5. Getting Started with Supervised Machine Learning
6. Getting Started with Unsupervised Machine Learning
7. Intermediate Machine Learning Techniques
8. Deep Learning Fundamentals
9. Advanced Machine Learning
10. Image Processing and Computer Vision
11. LLM and Generative AI
12. Advanced Generative AI and LLM
13. Machine Learning Deployment in Production
14. Projects
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Acerca del autor
Praveen Sahu is a seasoned technology professional with over two decades of experience in the software industry, leading the design, development, and delivery of large-scale enterprise solutions across diverse business domains. Throughout his career, he has played pivotal roles in driving digital transformation initiatives, architecting mission-critical systems, and leading cross-functional teams to successfully deliver complex technology programs. His areas of expertise include Java, microservices, big data, Python, cloud computing (AWS), machine learning, deep learning, data science, and generative AI. He is passionate about leveraging emerging technologies to solve real-world business challenges and build scalable, high-performance solutions. Praveen holds an M.Tech in data science from the Work Integrated Learning Program (WILP) at BITS Pilani. He has also completed the prestigious leadership with AI program from ISB Executive Education. In addition, he holds professional certifications in Java, Cassandra, Internet of Things (IoT), and TOGAF(R) 9.2 Enterprise Architecture. A strong advocate of continuous learning and knowledge sharing, Praveen has conducted several corporate training programs and technical workshops on machine learning, deep learning, Python, microservices, and modern software architecture. He has also been invited as a guest speaker on technology platforms, where he shared insights on Microservices, Python, and artificial intelligence. Over the course of his career, Praveen has worked with leading global organizations, including Oracle Financial Services Software and Barclays. He currently serves as a Principal Engineer at ASCII, where he continues to drive innovation in enterprise technology, cloud-native architectures, data platforms, and AI-powered solutions. Beyond technology, Praveen is passionate about mentoring aspiring professionals and helping organizations embrace the transformative potential of data science, artificial intelligence, and emerging technologies.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a CitiRetail, Stevenage, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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