Data Science для новичков
В приложении удобнееQR для скачивания приложения
goole playappstore
Huawei AppGalleryRuStoreSamsung Galaxy StoreXiaomi GetApps

Руслан Назаров Data Science для новичков

Книга для тех, кто хочет разобраться в искусственном интеллекте, и даже заработать на этом. Основные сведения по статистике, программированию и нейронным сетям. И все это объяснется просто. Дополнительные сведения по языку Python позволят научиться программированию. Книга пригодится всем, кто учится программированию, Data Science, нейронным сетям.
Прикладная наукаIT-технологииНаукаВиртуальный рассказчик
Возрастные ограничения: 12+
Правообладатель: ООО "Издательские решения"
Дата публикации оригинала: 2023
Год выхода издания: 2023
Издательство: Ridero
Бумажных страниц: 656
  1. Главное
  2. Прикладная наука
  3. Руслан Назаров
  4. Data Science для новичков
Книгу «Data Science для новичков», автор которой — Руслан Назаров, вы можете почитать на сайте или в приложении для iOS или Android. Книги, аудиокниги и комиксы электронной библиотеки Яндекс Книг можно читать и слушать онлайн или скачивать на устройство, чтобы читать без интернета.
ГлавноеАудиоКомиксыДетям
Читать отрывокОтрывок
Отменить можно в любой момент в личном кабинете
Уже прочитали? Что скажете?
👍👎

На полке4

Программирование
Программирование
Алексей Ермаков
Алексей Ермаков
100 книг
12
Python/Excel (and other it book)
Python/Excel (and other it book)
Эдуард С.
Эдуард С.
104 книги
8
IT immersion
IT immersion
Vikky D.
Vikky D.
40 книг
1
Врыв в IT
Врыв в IT
A. Z.
A. Z.
5 книг

Цитаты21

Михаил Мартынов
Михаил Мартыновцитирует1 год назад
В учебнике для инженеров выделяется четыре главных типа графиков:
1. график последовательного выполнения;
2. график задержки;
3. гистограмма;
4. график нормального распределения.
1 Нравится
Комментировать
Alex Krestelyov
Alex Krestelyovцитирует1 неделю назад
Источник данных находится по адресу https://www.kaggle.com/jealousleopard/goodreadsbooks. Мне неизвестна процедура, которую применял автор для сбора данных.
Комментировать
Игорь Я.
Игорь Я.цитирует3 недели назад
статистическая обработка позволяет понять процессы, а машинное обучение — предсказать процессы.
Комментировать
О книгеЦитаты21Читают965На полкахПохожие книги

Похожие книги

Основы Python для Data Science
Берман .Основы Python для Data Science
Big data простым языком
Алексей Благирев, Наталья ХапаеваBig data простым языком
Введение в базы данных. Коротко о главном
Шуремов ЕвгенийВведение в базы данных. Коротко о главном
Нейросети. Раскройте всю мощь нейронных сетей: полное руководство по пониманию, внедрению ИИ
Александр ЧичулинНейросети. Раскройте всю мощь нейронных сетей: полное руководство по пониманию, внедрению ИИ
Математика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
Леонид НикифоровМатематика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления
Дейтел П. ., Дейтел Х. .Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления
Бизнес-аналитика в Excel. Сводные таблицы
Валентин АрьковБизнес-аналитика в Excel. Сводные таблицы
Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
Ян ЛекунКак учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
Гид по Computer Science
Спрингер В.Гид по Computer Science
Алгоритмы. С примерами на Python
Хайнеман Д.Алгоритмы. С примерами на Python
Digital-маркетинг. Инструменты, каналы, стратегия и принципы цифрового маркетинга
Дамир ШарифьяновDigital-маркетинг. Инструменты, каналы, стратегия и принципы цифрового маркетинга
Анализ и визуализация данных в электронных таблицах
Валентин АрьковАнализ и визуализация данных в электронных таблицах
Продвинутые алгоритмы и структуры данных
Ла Рокка М.Продвинутые алгоритмы и структуры данных
Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
Анналин Ын, Кеннет СуТеоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности
Томас ДэвенпортВнедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Алекс Дж. Гатман, Джордан ГолдмейерРазберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев
Никита СергеевАналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев
Python с нуля
Петр ЛевашовPython с нуля
Google Таблицы. Это просто. Функции и приемы
Ренат Шагабутдинов, Евгений НамоконовGoogle Таблицы. Это просто. Функции и приемы
Машинное обучение и TensorFlow
Нишант ШаклаМашинное обучение и TensorFlow