Data science od podstaw. Analiza danych... w.2
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 13
Просматривая «Data science od podstaw. Analiza danych... w.2» данный товар из каталога «Программирование», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.
- Автор: Джоэл Грус
- Название: Наука о данных с нуля. Анализ данных... v.2
- Издатель: Helion
- EAN: 9788383221311
- Страницы: 352
- Год издания: 2022
- Переплет: брошюра< / ли>
Аналитика данных считается чрезвычайно перспективной областью знаний. Он быстро развивается и находит 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. 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. Книга включает, среди прочего: элементы линейной алгебры, статистики и расчета вероятностей, сбора, очистки и анализа данных, алгоритмы моделей анализа данных, основы машинного обучения, системы рекомендаций и обработки естественного языка, анализ социальных сетей и алгоритм MapReduce. Наука о данных: стройте на прочном фундаменте!