<ул> <ли> Издательство: Гелион <ли> Год выпуска: 2022. <ли> Переплет: буклет <ли> Количество страниц: 352

<р> Аналитика данных считается чрезвычайно перспективной областью знаний. Он быстро развивается и находит все новые применения. Профессионалы, умеющие анализировать данные и извлекать из них полезную информацию, могут рассчитывать на интересную работу и очень привлекательные условия трудоустройства. Однако, чтобы стать аналитиком данных, вам необходимо знать математику и статистику, а также изучить программирование. Также важны навыки машинного обучения и глубокого обучения. В случае такой специфической области, как наука о данных, особенно важно получить основательные основы и досконально их понять.

<р> В этом руководстве рассматриваются основы науки о данных. Объясняются необходимые элементы математики и статистики. Также представлены методики построения необходимых инструментов и методы работы важнейших алгоритмов. Книга была создана для того, чтобы сделать отдельные реализации максимально прозрачными и понятными. Приведенные здесь примеры написаны на Python: это довольно простой для изучения язык, а работу с данными упрощает ряд полезных библиотек Python. Второе издание включает новые темы, такие как глубокое обучение, статистика и обработка естественного языка, а также операции с большими наборами данных. Эти вопросы часто возникают в работе современного аналитика данных.

<р> В книгу входят, среди прочего:

<р> элементы линейной алгебры, статистики и теории вероятностей

<р> сбор, очистка и добыча данных

<р> алгоритмы модели анализа данных

<р> основы машинного обучения

<р> системы рекомендаций и обработка естественного языка

<р> анализ социальных сетей и алгоритм MapReduce

<р> Наука о данных: стройте на прочном фундаменте!