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.