Наука о данных с нуля. Анализ данных в Python
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 4
Просматривая «Наука о данных с нуля. Анализ данных в Python», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Базы данных» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Год издания: 2020
Обложка: мягкая
Количество страниц: 352
Формат: 168x237
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. Когда речь идет о такой конкретной области, как наука о данных, особенно важно получить прочную основу и досконально ее понять.
В этом руководстве рассматриваются основы науки о данных. Объясняются необходимые элементы математики и статистики. Также были представлены методики построения необходимых инструментов и методы работы важнейших алгоритмов. Книга была составлена таким образом, 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 теории вероятностей.
- сбор, очистка и анализ данных
- алгоритмы для моделей анализа данных
- основы машинного обучения
- системы рекомендаций и обработка естественного языка
- Анализ и алгоритм социальных сетей MapReduce
Наука о данных: стройте на прочном фундаменте!
Об авторе
Джоэл Грус — инженер-программист, аналитик данных и автор бестселлеров. В настоящее время он является научным сотрудником Института искусственного интеллекта Аллена в Сиэтле. Ранее он работал в Google и нескольких стартапах. Он живет в Сиэтле, где регулярно посещает встречи местного сообщества специалистов по обработке и анализу данных.
Содержание
Предисловие ко второму изданию 11
Предисловие к первому изданию 14
1. Введение 17
- Важность данных 17
- Что такое анализ данных? 17
- Гипотетическая мотивация 18
Определение наиболее важных узлов 19
Аналитики, которых вы можете знать 21
Заработная плата и опыт 23
Платные аккаунты 25
Темы, интересные пользователям 26
Что дальше? 27
2. Ускоренный курс Python 29
- Принципы создания кода Python 29
- Где взять интерпретатор Python? 30
- Виртуальные среды 30
- Форматирование с пробелами 31
- Модули 32
- Польские диакритические знаки 33
- Функции 33
- Строки 34
- Исключения 35
- Списки 35
- Кортежи 36
- Словари 37
defaultdict 38
- Счетчик 39
- Наборы 39
- Поток управления 40
- Логические значения 41
- Сортировка 42
- Сборка списков 42
- Автоматические тесты и оператор утверждения 43
- Объект -ориентированное программирование 43
- Итерации и генераторы 45
- Случайные значения 46
- Регулярные выражения 47
- Функциональные инструменты 48
- Функции zip и распаковка аргументов 48
- Именованные и неименованные аргументы 49
- Аннотации типов 50