Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине._x000D_
При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных._x000D_
А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области._x000D_
В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы._x000D_
Вместе с Джоэлом Грас и его книгой:_x000D_
- Пройдите интенсивный... _x000D_
Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине._x000D_
При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных._x000D_
А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области._x000D_
В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы._x000D_
Вместе с Джоэлом Грас и его книгой:_x000D_
- Пройдите интенсивный курс языка Python_x000D_
- Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных_x000D_
- Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными_x000D_
- Окунитесь в основы машинного обучения_x000D_
- Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации_x000D_
- Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных_x000D_
"Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных"._x000D_
Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г._x000D_
Об авторе_x000D_
Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных. Всегда доступен в Tweeter по хэштегу @joelgrus.
ISBN | 978-5-9775-3758-2 |
Автор | Грас Джоэл |
Издательство | BHV |
Год | 2017 |
Переплет | обл |
Формат | 70х100/16 |
Стр. | 336 |
ID | Л1-2405 |
ID2 | 590293 |
У этого товара нет ни одного отзыва. Вы можете стать первым.