Книга дозволяє вивчити науку про дані (Data Science) і застосувати отримані знання на практиці. Вона містить короткий курс мови Python, елементи лінійної алгебри, статистики, теорії ймовірностей, методів обробки даних. Наведено основи машинного навчання. Описано алгоритми k найближчих сусідів, наївної байєсової класифікації, лінійної та логістичної регресії, а також моделі на основі дерев прийняття рішень, нейронних мереж та кластеризації. Розглянуто прийоми обробки природної мови, методи аналізу соціальних мереж, основи баз даних, SQL і MapReduce.
У другому виданні приклади переписані на Python 3.6, іграшкові набори даних замінені на "реальні", додані матеріали з глибокого навчання та етики даних, статистики та обробки природної мови, рекурентних нейронних мереж, векторних вкладень слів і розкладання матриць.
про автора
Джоел Грас працює інженером-програмістом в компанії Google. До цього займався аналітичною роботою в декількох стартапах. Бере активну участь у неформальних заходах фахівців у галузі науки про дані.
Формат : PDF, DjVu.
Книга дозволяє освоїти науку про дані, почавши"з чистого аркуша". Вона написана так, що сприяють зануренню в data Science аналітика, фактично не володіє глибокими знаннями в цій прикладній дисципліні.
При цьому ви переконаєтеся, що описані в книзі програмні бібліотеки, платформи, модулі та пакети інструментів, призначені для роботи в галузі науки про дані, чудово справляються із завданнями аналізу даних.
А якщо у вас є здібності до математики і навички програмування, то Джоел Грас допоможе вам відчути себе комфортно з математичним і статистичним апаратом, що лежить в основі науки про дані, а також з прийомами алгоритмізації, які будуть потрібні для роботи в цій області.
У сьогоднішньому хаотичному потоці даних приховані відповіді на багато хвилюючі людини питання. Книга познайомить з методологією, яка дозволить правильно сформулювати ці питання і знайти на них відповіді.
Разом з Джоелом Грас і його книгою:
Роїт Шивапрасад, фахівець компанії Amazon в області Data Science з 2014 р.
При цьому ви переконаєтеся, що описані в книзі програмні бібліотеки, платформи, модулі та пакети інструментів, призначені для роботи в галузі науки про дані, чудово справляються із завданнями аналізу даних.
А якщо у вас є здібності до математики і навички програмування, то Джоел Грас допоможе вам відчути себе комфортно з математичним і статистичним апаратом, що лежить в основі науки про дані, а також з прийомами алгоритмізації, які будуть потрібні для роботи в цій області.
У сьогоднішньому хаотичному потоці даних приховані відповіді на багато хвилюючі людини питання. Книга познайомить з методологією, яка дозволить правильно сформулювати ці питання і знайти на них відповіді.
Разом з Джоелом Грас і його книгою:
- Пройдіть інтенсивний курс мови Python
- Вивчіть елементи лінійної алгебри, математичної статистики, теорії ймовірностей та їх застосування в науці про дані
- Займіться збором, очищенням, нормалізацією і управлінням даними
- Пориньте в основи машинного навчання
- Познайомтеся з різними математичними моделями і їх реалізацією за методом k-найближчих сусідів, наївною байєсівської класифікації, лінійної та логістичної регресії, а також моделями на основі дерев прийняття рішень, нейронних мереж і кластеризації
- Освойте роботу з рекомендаційними системами, прийоми обробки природної мови, методи аналізу соціальних мереж, технології MapReduce і баз даних
Роїт Шивапрасад, фахівець компанії Amazon в області Data Science з 2014 р.
Книга дозволяє освоїти науку про дані, почавши"з чистого аркуша". Вона написана так, що сприяють зануренню в data Science аналітика, фактично не володіє глибокими знаннями в цій прикладній дисципліні.
При цьому ви переконаєтеся, що описані в книзі програмні бібліотеки, платформи, модулі та пакети інструментів, призначені для роботи в галузі науки про дані, чудово справляються із завданнями аналізу даних.
А якщо у вас є здібності до математики і навички програмування, то Джоел Грас допоможе вам відчути себе комфортно з математичним і статистичним апаратом, що лежить в основі науки про дані, а також з прийомами алгоритмізації, які будуть потрібні для роботи в цій області.
У сьогоднішньому хаотичному потоці даних приховані відповіді на багато хвилюючі людини питання. Книга познайомить з методологією, яка дозволить правильно сформулювати ці питання і знайти на них відповіді.
Разом з Джоелом Грас і його книгою:
Роїт Шивапрасад, фахівець компанії Amazon в області Data Science з 2014 р.
При цьому ви переконаєтеся, що описані в книзі програмні бібліотеки, платформи, модулі та пакети інструментів, призначені для роботи в галузі науки про дані, чудово справляються із завданнями аналізу даних.
А якщо у вас є здібності до математики і навички програмування, то Джоел Грас допоможе вам відчути себе комфортно з математичним і статистичним апаратом, що лежить в основі науки про дані, а також з прийомами алгоритмізації, які будуть потрібні для роботи в цій області.
У сьогоднішньому хаотичному потоці даних приховані відповіді на багато хвилюючі людини питання. Книга познайомить з методологією, яка дозволить правильно сформулювати ці питання і знайти на них відповіді.
Разом з Джоелом Грас і його книгою:
- Пройдіть інтенсивний курс мови Python
- Вивчіть елементи лінійної алгебри, математичної статистики, теорії ймовірностей та їх застосування в науці про дані
- Займіться збором, очищенням, нормалізацією і управлінням даними
- Пориньте в основи машинного навчання
- Познайомтеся з різними математичними моделями і їх реалізацією за методом k-найближчих сусідів, наївною байєсівської класифікації, лінійної та логістичної регресії, а також моделями на основі дерев прийняття рішень, нейронних мереж і кластеризації
- Освойте роботу з рекомендаційними системами, прийоми обробки природної мови, методи аналізу соціальних мереж, технології MapReduce і баз даних
Роїт Шивапрасад, фахівець компанії Amazon в області Data Science з 2014 р.
https://privatelink.de/?https://www.ozon.ru/product/data-science-nauka-o-dannyh-s-nulya-gras-dzhoel-184991619/