Наука про дані з нуля Аналіз даних у Python
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 5
Приобретая «Наука о данных с нуля Анализ данных на Python», 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 у Python
Автор: Джоел Грус
EAN: 9788383221311
Тип публікації: книга
Сторінок: 352
SID: 3303430
Наука про дані з нуля. Аналіз даних у Python
Аналітика даних вважається надзвичайно перспективною галуззю знань. Він 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. Машинне навчання та навички глибокого навчання також важливі. У випадку з такою специфічною сферою, як data science, особливо важливо отримати ґрунтовні основи та досконально їх 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 глибоке навчання, статистика та обробка природної мови, а також операції з великими наборами даних. Ці проблеми часто виникають у роботі сучасного аналітика даних. Книга включає, серед іншого: елементи лінійної алгебри, статистику та обчислення ймовірностей, збір даних, очищення та видобуток даних, алгоритми моделей аналізу даних, основи машинного навчання, системи рекомендацій та обробки природної мови, аналіз соціальних мереж і алгоритм MapReduce. Наука про дані: будуйте на міцній основі!