Książki, poradniki, ebooki, audiobooki -
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II

header_top2.png

Promocja tygodnia

50% taniej na książki informatyczne !
Co tydzień inna książka.

Promocja tygodnia o 50%

Taniej na książki klasy business !
Co tydzień inna książka.

Promocja tygodnia 50%

Taniej na książki "Sztuka życia" !
Co tydzień inna książka.

Promocja tygodnia - 50%

Taniej na książki z serii Poradniki !
Co tydzień inna książka.

Jesteś tutaj:

Książki informatyczne

Inne bazy danych

Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II

dascp2Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania.

Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie.

W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki.

Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych.

W książce między innymi:

  • elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa,
  • zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych,
  • algorytmy modeli analizy danych,
  • podstawy uczenia maszynowego,
  • systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego,
  • analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce.

Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!

 

Joel Grus jest inżynierem oprogramowania, analitykiem danych i autorem świetnie sprzedających się książek. Obecnie zajmuje się pracą badawczą w Allen Institute for Artificial Intelligence w Seattle. Wcześniej był zatrudniony w firmie Google i kilku startupach. Mieszka w Seattle, gdzie regularnie uczestniczy w spotkaniach lokalnej społeczności analityków danych. Regularnie publikuje posty na swoim blogu (joelgrus.com) i koncie @joelgrus w serwisie Twitter (http://twitter.com/joelgrus/).

 

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentpdf icon2Rozmiar: 950,0 KB

Promocje eBooki

Codziennie promocja
innej książki !

Kursy video IT

Kursy video z serii IT

Biznes IT

Książka z serii Biznes IT

Programowanie

Książka z serii
Programowanie

Webmasterstwo

Wybrane książki z serii
Webmasterstwo

Grafika

Książka z serii
Grafika komputerowa

O zdrowiu

Dieta proteinowa

Dieta proteinowa

Zdawać by się mogło, że prawa odchudzania są jak prawa fizyki - z góry ustalone i niepodważalne. Nawet dziecko wie, że aby zrzucić zbędne kilogramy, trzeba przestać jeść. A jednak...

Więcej w : Zdrowe odżywianie

Czytaj więcej...

Biznes i kariera

Bogaty albo biedny? Po prostu …

Bogaty albo biedny? Po prostu różni mentalnie

Jak myślą bogaci, a jak biedni? Co ich różni? "Ludzie bogaci koncentrują się na tym, czego chcą, natomiast biedni na tym, czego nie chcą. I znowu, uniewersalne prawo mówi: To, na...

Więcej w : Edukacja finansowa

Czytaj więcej...
Designed by :