О книге: Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд.; BHV-CПб, 2020
от 646 р. до 3796 р.
- Издатель: Bhv-cпб
- ISBN: 978-5-9775-6731-2
- Книги: Пользование программами
- ID:6842182
О книге
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | Грас Джоэл |
Переплет | Мягкий переплет |
Издатель | BHV-CПб |
Год издания | 2020 |
Возрастные ограничения | 12 |
Кол-во страниц | 416 |
Формат | 70х100/16 |
Авторы | Грас Дж. |
Переплёт | Мягкий |
Год публикации | 2021 |
Язык | Русский |
Количество страниц | 416 |
Раздел | Пользование программами |
ISBN | 978-5-9775-6731-2 |
Вес | 486 |
Автор | Грас Джоэл |
Возрастное ограничение | 16+ |
Количество книг | 1 |
Издательство | BHV(БХВ) |
Тип обложки | мягкая |
Размеры | 70x100/16 |
Язык издания | Русский |
Где купить (6)
Цена от 646 р. до 3796 р. в 6 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Магазин | Последняя известная цена | Обновлено |
---|---|---|
Лабиринт | 1218 р. | 28.03.2022 |
Подписные издания | 1454 р. | 27.03.2024 |
Описание
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
Смотри также о книге.
Отзывы (9)
- Евгений Волков — 19 Января 2023
Отличная книга для всех кто готовится погрузиться в область data science. Очень важно, что приведены живые примеры. Книга подвязана на изучении алгоритмов. Также даются базовые знания по языку программирования Python, который, собственно, и более всего подходит для науки о больших данных. Уровень подготовки читателя я бы оценил как не совсем начинающий. Нужно уже обладать некоторыми знаниями в области теории вероятностей, статистике.
- Святослав — 2 Января 2023
Начнём с того, что может быть человек хочет вникнуть в тему искусственного интеллекта. Если это так, то вам нужна книга по Data Engineering. В данной книге много алгебры, с самого начала вы будете всё понимать, но дальше идут джунгли. Вы будете сначала не понимать откуда взялось одно и появилось другое, а затем вообще можете ничего не понимать (только что примерно происходит). Так что даже по Data Science данная книга не совсем хорошая, не пытается даже заинтересовать читателя. При этом автор очень плохо объяснил 7 главу \"Гипотеза и вывод\". Если вы очень хорошо дружите с алгеброй и знаете хотя бы на базовом уровне всё то, что пишется в книге - вы сможете её пройти.
Я потратил ~3 месяца, чтобы дойти до 225 страницы из 404 (изучал не каждый день, при этом я читал, изучал код, а затем сразу его писал и немного экспериментировал). Жалко ли мне моего времени? Не сказал бы, действительно, книга может дать вам базовые понятия Data Science, но не больше. Автор чуть ли не в каждой главе ссылается на то, что подробностей в книге не будет и нужно будет самому изучать или читать другие книги.
Тем самым если вы действительно хотите стать разработчиком по Data Science, лучше поискать другие варианты, а если всё-таки вам интересно создавать различные нейросети от лёгких до сложных, то вам нужны книги по Data Engineering, а не Data Science.
Добавить отзыв
Книги: Машинное обучение. Анализ данных - издательство "Bhv-cпб"
Книги: Машинное обучение. Анализ данных
Категория 516 р. - 775 р.