Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych.

To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych.

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych.

To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych.

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych.

To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych.

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych.

To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych.

Ten obszerny zbiór zadań, skierowany do osób o różnym stopniu zaawansowania, może być przydatny zarówno dla uczniów i kandydatów na studia, jak i dla studentów pierwszych lat kierunków technicznych. Tym razem Michał Kremzer - matematyk i twórca ponad 450 publikacji, w tym Artykułu Roku 2006 - wziął na tapet matematykę dyskretną, równania i nierówności różniczkowo-funkcyjne, a także geometrię trójwymiarową.

Podobnie jak we wcześniejszej pozycji tego autora, Wstępie do analizy matematycznej, algebry i równań różniczkowych. Zadania dla studentów i kandydatów na studia, i tu mamy do czynienia ze starannie opracowanym zbiorem zróżnicowanych zadań, pomyślanym tak, aby możliwie jak najbardziej zainteresować odbiorcę, a jednocześnie pozwalającym mu w przystępny sposób i od strony praktycznej zapoznać się z najważniejszymi zagadnieniami matematycznymi.

Ten obszerny zbiór zadań, skierowany do osób o różnym stopniu zaawansowania, może być przydatny zarówno dla uczniów i kandydatów na studia, jak i dla studentów pierwszych lat kierunków technicznych. Tym razem Michał Kremzer - matematyk i twórca ponad 450 publikacji, w tym Artykułu Roku 2006 - wziął na tapet matematykę dyskretną, równania i nierówności różniczkowo-funkcyjne, a także geometrię trójwymiarową.

Podobnie jak we wcześniejszej pozycji tego autora, Wstępie do analizy matematycznej, algebry i równań różniczkowych. Zadania dla studentów i kandydatów na studia, i tu mamy do czynienia ze starannie opracowanym zbiorem zróżnicowanych zadań, pomyślanym tak, aby możliwie jak najbardziej zainteresować odbiorcę, a jednocześnie pozwalającym mu w przystępny sposób i od strony praktycznej zapoznać się z najważniejszymi zagadnieniami matematycznymi.

Ten obszerny zbiór zadań, skierowany do osób o różnym stopniu zaawansowania, może być przydatny zarówno dla uczniów i kandydatów na studia, jak i dla studentów pierwszych lat kierunków technicznych. Tym razem Michał Kremzer - matematyk i twórca ponad 450 publikacji, w tym Artykułu Roku 2006 - wziął na tapet matematykę dyskretną, równania i nierówności różniczkowo-funkcyjne, a także geometrię trójwymiarową.

Podobnie jak we wcześniejszej pozycji tego autora, Wstępie do analizy matematycznej, algebry i równań różniczkowych. Zadania dla studentów i kandydatów na studia, i tu mamy do czynienia ze starannie opracowanym zbiorem zróżnicowanych zadań, pomyślanym tak, aby możliwie jak najbardziej zainteresować odbiorcę, a jednocześnie pozwalającym mu w przystępny sposób i od strony praktycznej zapoznać się z najważniejszymi zagadnieniami matematycznymi.

Ten obszerny zbiór zadań, skierowany do osób o różnym stopniu zaawansowania, może być przydatny zarówno dla uczniów i kandydatów na studia, jak i dla studentów pierwszych lat kierunków technicznych. Tym razem Michał Kremzer - matematyk i twórca ponad 450 publikacji, w tym Artykułu Roku 2006 - wziął na tapet matematykę dyskretną, równania i nierówności różniczkowo-funkcyjne, a także geometrię trójwymiarową.

Podobnie jak we wcześniejszej pozycji tego autora, Wstępie do analizy matematycznej, algebry i równań różniczkowych. Zadania dla studentów i kandydatów na studia, i tu mamy do czynienia ze starannie opracowanym zbiorem zróżnicowanych zadań, pomyślanym tak, aby możliwie jak najbardziej zainteresować odbiorcę, a jednocześnie pozwalającym mu w przystępny sposób i od strony praktycznej zapoznać się z najważniejszymi zagadnieniami matematycznymi.

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych.

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych.

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych.

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych.

Zbiór zadań inny niż wszystkie!

Matematyka jest nudna?
Zadania matematyczne to koszmar?
Myślisz, że nigdy się tego nie nauczysz?

Przekonaj się, że nie musi tak być!

Tym, co system edukacji wpoił nam chyba najskuteczniej, jest niechęć do matematyki i niesłuszne przekonanie, że to trudna, nudna i do niczego niepotrzebna dziedzina. Zmiana tego nastawienia nie należy do prostych wyzwań - jak się jednak okazuje, nie jest sprawą beznadziejną. Potrzeba tylko odrobiny praktyki, odpowiedniej metody i... właściwej książki.

Zbiór zadań inny niż wszystkie!

Matematyka jest nudna?
Zadania matematyczne to koszmar?
Myślisz, że nigdy się tego nie nauczysz?

Przekonaj się, że nie musi tak być!

Tym, co system edukacji wpoił nam chyba najskuteczniej, jest niechęć do matematyki i niesłuszne przekonanie, że to trudna, nudna i do niczego niepotrzebna dziedzina. Zmiana tego nastawienia nie należy do prostych wyzwań - jak się jednak okazuje, nie jest sprawą beznadziejną. Potrzeba tylko odrobiny praktyki, odpowiedniej metody i... właściwej książki.

Zbiór zadań inny niż wszystkie!

Matematyka jest nudna?
Zadania matematyczne to koszmar?
Myślisz, że nigdy się tego nie nauczysz?

Przekonaj się, że nie musi tak być!

Tym, co system edukacji wpoił nam chyba najskuteczniej, jest niechęć do matematyki i niesłuszne przekonanie, że to trudna, nudna i do niczego niepotrzebna dziedzina. Zmiana tego nastawienia nie należy do prostych wyzwań - jak się jednak okazuje, nie jest sprawą beznadziejną. Potrzeba tylko odrobiny praktyki, odpowiedniej metody i... właściwej książki.

Zbiór zadań inny niż wszystkie!

Matematyka jest nudna?
Zadania matematyczne to koszmar?
Myślisz, że nigdy się tego nie nauczysz?

Przekonaj się, że nie musi tak być!

Tym, co system edukacji wpoił nam chyba najskuteczniej, jest niechęć do matematyki i niesłuszne przekonanie, że to trudna, nudna i do niczego niepotrzebna dziedzina. Zmiana tego nastawienia nie należy do prostych wyzwań - jak się jednak okazuje, nie jest sprawą beznadziejną. Potrzeba tylko odrobiny praktyki, odpowiedniej metody i... właściwej książki.

Zaprzęgnij platformę JavaFX do pracy!

Poznaj możliwości rozwiązania JavaFX.
Naucz się za jego pomocą tworzyć GUI.
Opanuj niezbędne narzędzia w praktyce.

JavaFX to platforma umożliwiająca proste tworzenie atrakcyjnych interfejsów użytkownika dla aplikacji budowanych w języku Java. Wsparcie wzorca projektowego MVC, obsługa XML-a i możliwość formatowania atrakcyjnych wizualnie kontrolek za pomocą arkuszy stylów CSS - to tylko niektóre cechy sprawiające, że zastosowanie rozwiązania upraszcza architekturę aplikacji, przyspiesza ich tworzenie, ułatwia konserwację, umożliwia wydajną pracę nad projektami i pozwala osiągać ciekawe efekty w stosunkowo krótkim czasie.

Zaprzęgnij platformę JavaFX do pracy!

Poznaj możliwości rozwiązania JavaFX.
Naucz się za jego pomocą tworzyć GUI.
Opanuj niezbędne narzędzia w praktyce.

JavaFX to platforma umożliwiająca proste tworzenie atrakcyjnych interfejsów użytkownika dla aplikacji budowanych w języku Java. Wsparcie wzorca projektowego MVC, obsługa XML-a i możliwość formatowania atrakcyjnych wizualnie kontrolek za pomocą arkuszy stylów CSS - to tylko niektóre cechy sprawiające, że zastosowanie rozwiązania upraszcza architekturę aplikacji, przyspiesza ich tworzenie, ułatwia konserwację, umożliwia wydajną pracę nad projektami i pozwala osiągać ciekawe efekty w stosunkowo krótkim czasie.

Zaprzęgnij platformę JavaFX do pracy!

Poznaj możliwości rozwiązania JavaFX.
Naucz się za jego pomocą tworzyć GUI.
Opanuj niezbędne narzędzia w praktyce.

JavaFX to platforma umożliwiająca proste tworzenie atrakcyjnych interfejsów użytkownika dla aplikacji budowanych w języku Java. Wsparcie wzorca projektowego MVC, obsługa XML-a i możliwość formatowania atrakcyjnych wizualnie kontrolek za pomocą arkuszy stylów CSS - to tylko niektóre cechy sprawiające, że zastosowanie rozwiązania upraszcza architekturę aplikacji, przyspiesza ich tworzenie, ułatwia konserwację, umożliwia wydajną pracę nad projektami i pozwala osiągać ciekawe efekty w stosunkowo krótkim czasie.

Zaprzęgnij platformę JavaFX do pracy!

Poznaj możliwości rozwiązania JavaFX.
Naucz się za jego pomocą tworzyć GUI.
Opanuj niezbędne narzędzia w praktyce.

JavaFX to platforma umożliwiająca proste tworzenie atrakcyjnych interfejsów użytkownika dla aplikacji budowanych w języku Java. Wsparcie wzorca projektowego MVC, obsługa XML-a i możliwość formatowania atrakcyjnych wizualnie kontrolek za pomocą arkuszy stylów CSS - to tylko niektóre cechy sprawiające, że zastosowanie rozwiązania upraszcza architekturę aplikacji, przyspiesza ich tworzenie, ułatwia konserwację, umożliwia wydajną pracę nad projektami i pozwala osiągać ciekawe efekty w stosunkowo krótkim czasie.