Data science od podstaw. Analiza danych
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 15
Оплачивая «Data science od podstaw. Analiza danych», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Программирование» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Наука про дані з нуля. Аналіз даних на Python. Видання ІІ
Автор: Джоел Грус
Видавництво: Геліон
Рік видання: 2020
Переклад: Войцєх Бомбік, Конрад Матук
ISBN: 978-83-8322-131-1 b >
Формат: 168x237
Обкладинка: м'яка
Сторінок: 352
Книга нова
Ціна обкладинки книги: 79,00 злотих > акційну ціну можна знайти на нашому аукціоні!
Аналітика даних вважається надзвичайно перспективною галуззю знань. Вона стрімко розвивається і знаходить нові застосування. Професіонали, які вміють витягувати з них корисну інформацію, можуть розраховувати на цікаву роботу та дуже привабливі умови працевлаштування. Однак, щоб стати аналітиком даних, вам потрібно знати математику та статистику, а також навчитися програмувати. Також важливі навички машинного та глибокого навчання. Коли йдеться про таку конкретну галузь, як наука про дані, особливо важливо отримати міцну основу та досконало її зрозуміти.
Цей посібник охоплює основи науки про дані. Пояснюються необхідні елементи математики та статистики. Також представлені методи побудови необхідних інструментів і методи роботи найважливіших алгоритмів. Книгу було створено так, щоб окремі реалізації були максимально прозорими та зрозумілими. Наведені тут приклади написані мовою Python: це досить проста мова для вивчення, а роботу з даними полегшує низка корисних бібліотек Python. Друге видання включає нові теми, такі як глибинне навчання, статистика та обробка природної мови, а також операції з великими наборами даних. Ці питання часто виникають у роботі сучасного аналітика даних.
Книга включає, зокрема:
- елементи лінійної алгебри, статистики та теорії ймовірностей
- збирання, очищення та аналіз даних
- алгоритми моделі аналізу даних
- основи машинного навчання
- системи рекомендацій і обробка природної мови
- аналіз соціальних мереж і алгоритм MapReduce
Наука про дані: будуйте на міцній основі!