Наука о данных: Базовый курс
Брендан Тирни, Джон Келлехер

Толық оқу

Тегін үзіндіОқу

Кітап туралы Пікірлер17 Дәйексөздер1.5K Қазір оқып жатыр9.2K Сөрелерде

Как работают нейронные сети и машинное обучение? Книга о сборе и анализе данных

О чем

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.
Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.
«Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.

Для кого

Для аналитиков, программистов и всех тех, кому интересно понять, что такое наука о данных и как ее можно использовать в работе.

Маркетинг Бизнес

Жас шектеулері: 12+

Құқық иегері: Альпина Диджитал

Басылым шыққан жыл: 2020

Баспа: Альпина Паблишер

Аудармашы: Михаил Белоголовский

Қағаз беттер: 236

Ұқсас кітаптар

Александр КостинVibe-кодинг: как писать код через GPT и LLM

Е.Ю. Хрусталева1С:Аналитика. BI-система в «1С:Предприятии 8». Издание 2

Н.Ю. Бурцева, А.С. Данилов1С:Документооборот. 300 вопросов и ответов. Бурцева Н.Ю., Данилов А.С.

Ричард НьютонУправление проектами от А до Я

А.Э. Бобровников1С:Академия ERP. Финансовое планирование и бюджетирование. 3-е стереотипное издание

Алексей ГерасименкоФинансовая отчетность для руководителей и начинающих специалистов

Брюс СильверBPMN — Метод и стиль. Второе издание

Е.Н. Степанова1С:Документооборот. Практические работы

Михаил КумсковСистемный Анализ. Предметная область. Модели на UML

Пол МайерсонУправление цепочками поставок и логистикой – простыми словами: Методы и практика планирования, построения, обслуживания, контроля и расширения системы перевозок и снабжения

Александр КостинClaude AI. Полное руководство

Кондрашов СтаниславЖизнь бизнес-аналитика

М. КонAgile: Оценка и планирование проектов

Валентин АрьковБизнес-аналитика. Извлечение, преобразование и загрузка данных. Учебное пособие

А.Э. БобровниковВведение в управление проектами внедрения ERP-систем, 2-е стереотипное издание

Асват ДамодаранИнвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов

Е.Ю. ХрусталеваЯзык запросов «1С:Предприятие 8». Издание 3, стереотипное

Томас ДэвенпортВнедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности

Никита СергеевАналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Владимир СавельевСтатистика и котики

Оқыдыңыз ба? Не айтасыз?

👍👎

Пікірлер17

Аняпікірімен бөлісті6 жыл бұрын

👍Ұсынамын

Интересная и познавательная. Сначала шла тяжело главы до 4, а потом на одном дыхании) после прочтения книги невольно сидишь и думаешь о будущем своих данных)

2 Ұнайды

Комментарий жазу

Анна И.пікірімен бөлісті6 жыл бұрын

👍Ұсынамын

💡Танымдық

Довольно неплохой обзор для введения в тему

1 Ұнайды

Комментарий жазу

игорь т.пікірімен бөлісті1 жыл бұрын

💡Танымдық

Просто,кратко,ёмко и четко.

Комментарий жазу

Дәйексөздер1490

Александр Кислыйдәйексөз келтірді9 ай бұрын

Существуют разные типы атрибутов, и для каждого из них подходят разные виды анализа. Их понимание и распознавание является фундаментальным навыком для специалиста по данным.

2 Ұнайды

Комментарий жазу

Алина Сизовадәйексөз келтірді6 жыл бұрын

Наука о данных включает в себя набор принципов, методов постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления скрытых полезных закономерностей в больших данных

2 Ұнайды

Комментарий жазу