Предварительная подготовка данных в Python. Том 2

 В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Во втором томе рассматривается сам процесс предварительной подготовки данных, а также некоторые метрики качества и ряд полезных библиотек и фреймворков (H2O, Dask, Docker, Google Colab).

 Издание рассчитано на специалистов по анализу данных, а также может быть полезно широкому кругу специалистов, интересующихся машинным обучением.