Наука данных с нуля. Анализ данных в Python

Год выпуска: 2020

Нахождение: Soft

Количество страниц: 352

Формат: 168x237

аналитика данных считается чрезвычайно многообещающей областью знаний. Он быстро развивается и находит все больше и больше приложений. Профессионалы участвовали в исследовании данных, и извлечение из них полезной информации может рассчитывать на интересную работу и очень привлекательные условия занятости. Однако, чтобы стать аналитиком данных, вам нужно знать математику и статистику, а также изучать программирование. Навыки в области машинного обучения и глубокого обучения также важны. В случае такой конкретной области, которая является наукой о данных, особенно важно приобрести тщательные основы и их тщательное понимание.

В этом руководстве описаны проблемы, связанные с основами обучения данных. Были объяснены необходимые элементы математики и статистики. Также были представлены методы построения необходимых инструментов и способов работы наиболее важных алгоритмов. Книга была построена так, что индивидуальная реализация была максимально прозрачной и понятной. Примеры, опубликованные здесь, были написаны на Python: его довольно легко выучить, а работы на данных облегчается рядом полезных библиотек Python. Вторая проблема включала новые темы, такие как глубокое обучение, статистика и обработка естественного языка, а также действия по огромным наборам данных. Эти проблемы часто появляются в работе современного аналитика данных.

В книге, среди прочего:

• Элементы линейной алгебры, статистика и вероятность, нацеленные на рекомендации и обработку естественного языка
• Анализ социальных сетей и алгоритм MapReduce

Наука для передачи данных: база на твердых основаниях!

об авторе

книгах. В настоящее время он участвует в исследованиях в Институте искусственного интеллекта Аллена в Сиэтле. Ранее он работал в Google и нескольких стартапах. Он живет в Сиэтле, где он регулярно участвует в собраниях местного сообщества аналитиков данных.