Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Алекс Дж. Гатман, Джордан Голдмейер

Кітап туралы Пікірлер29 Дәйексөздер2.6K Қазір оқып жатыр9.4K Сөрелерде

Исчерпывающее руководство по основам Data Science. Что мешает раскрытию истинного потенциала науки о данных? Очевидно, проблема не в медленных алгоритмах, не в недостатке данных и уж точно не в нехватке вычислительной мощности или дата-сайентистов. Дело в распространенном заблуждении, что Data Science — это сложно и заниматься наукой о данных могут только опытные программисты. На самом деле, это не так. Эта книга развеет все мифы и научит вас: • Мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе и играет аналитика. • Пользоваться языком науки о данных, то есть осмысленно говорить и задавать правильные вопросы относительно статистики. • Понимать реальное положение вещей в таких областях, как машинное обучение, текстовая аналитика, глубокое обучение и искусственный интеллект. • Избегать распространенных ошибок при работе с данными и их интерпретацией. Руководство будет полезным каждому желающему научиться ориентироваться в грядущем будущем, неразрывно связанным с Data Science.

IT-технологии

Жас шектеулері: 12+

Құқық иегері: Издательство ЭКСМО

Басылым шыққан жыл: 2023

Баспа: Бомбора

Аудармашы: Михаил Райтман

Қағаз беттер: 379

Ұқсас кітаптар

Кеннеди БерманОсновы Python для Data Science

Дмитрий КороткевичSQL Server. Наладка и оптимизация для профессионалов

Дон ДжонсSoft skills для IT-специалистов. Прокачай карьеру и получи работу мечты

Уолтер ШилдсSQL: быстрое погружение

Ави Гольдфарб, Аджай Агравал, Джошуа ГансИскусственный интеллект на службе бизнеса

Грег ХоринУправление проектами с нуля

Леонид НикифоровМатематика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)

18+

Дженифер Тидвелл, Чарли Брюэр, Эйнн ВаленсияРазработка интерфейсов. Паттерны проектирования

Владстон Феррейра Фило, Мото ПиктетТеоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science

Эрик МэтизИзучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Пол Дейтел, Харви ДейтелPython: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Роман ЗыковРоман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Ян ЛекунКак учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Олег СтепановPython для начинающих

Джордж ХайнеманАлгоритмы. С примерами на Python

Мигель МоралесГрокаем глубокое обучение с подкреплением

Билл ЛюбановичПростой Python. Современный стиль программирования

Анналин Ын, Кеннет СуТеоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных

Джин ЖелязныГовори на языке диаграмм

Луис СерраноГрокаем машинное обучение

Оқыдыңыз ба? Не айтасыз?

👍👎

Пікірлер29

Anastasiya Svetlovaпікірімен бөлісті3 ай бұрын

👍Ұсынамын

🔮Қазыналы

💡Танымдық

🎯Пайдалы

Понятно и интересно, кратко и по делу. Вдохновляет и мотивирует на углубление знаний в этой сфере. Чем-то похоже на инструкцию, с чего начать и на что обращать внимание, с чем работать.
«Цель данной книги - научить вас задавать больше вопросов». Да, действительно, так и есть. В голове теперь фоном звучит мысль: продолжай спорить с данными. В повседневной жизни эта мысль очень пригождается, потому что всегда помнишь о том, что надо задать исчерпывающее количество вопросов.

2 Ұнайды

Комментарий жазу

Дмитрий Максимовпікірімен бөлісті2 апта бұрын

👍Ұсынамын

Отличная книга для начала погружения в мир Data Science

1 Ұнайды

Комментарий жазу

Снежана М.пікірімен бөлісті1 ай бұрын

👍Ұсынамын

Очень толковая книга для начинаещего, помогает погрузиться в тему. Написано интересно и достаточно просто

1 Ұнайды

Комментарий жазу

Дәйексөздер2647

Радислав Прокофьевдәйексөз келтірді1 жыл бұрын

«Хорошо сформулированная проблема – это наполовину решенная проблема»

– Чарльз Кеттеринг, изобретатель и инженер

4 Ұнайды

Комментарий жазу

Анастасия Мошкинадәйексөз келтірді2 жыл бұрын

Вот пять вопросов, которые вам следует задать, прежде чем приступать к работе с данными:

1. Почему эта проблема важна?

2. Кого затрагивает эта проблема?

3. Что, если у нас нет нужных данных?

4. Когда проект будет завершен?

5. Что, если нам не понравятся результаты?

3 Ұнайды

Комментарий жазу

VAN T.дәйексөз келтірді5 сағат бұрын

Помните о пересечении
При вычислении вероятности наступления множества событий некоторые испытывают сложности с вычитанием пересекающейся области. Однако делать это необходимо, поскольку вероятность никогда не может превышать 1. Давайте снова обратимся к простому примеру с бросанием кубика. Вероятность выпадения числа, большего 2, равна 4/6. Вероятность выпадения нечетного числа составляет 3/6. Если вы хотите узнать вероятность наступления того или другого события, вы не можете просто сложить 4/6 + 3/6, потому что в итоге у вас получится 7/6 = 1 1/6, то есть число, превышающее единицу, что нарушает вышеупомянутое правило. Мы должны вычесть пересекающуюся область, включающую все случаи, когда при бросании кубика выпадает число, большее 2 и являющееся нечетным, то есть числа 3 и 5, вероятность выпадения которых составляет 2/6.

Комментарий жазу