Data Science. Наука о данных с нуля; БХВ, 2018

от 359 р. до 786 р.

Где купить

Где купить (3)

Цена от 359 р. до 786 р. в 3 магазинах

МагазинЦенаНаличие
786 р.
1199 р. -34% Минимальные сроки доставки. Кэшбэк до 6.3%
Промокоды на скидку

02.07.2024
786 р.
1199 р. -34% Кэшбэк до 6.3%
Промокоды на скидку

02.07.2024
359 р.
Электронная книга Кэшбэк до 14%

Наличие уточняйте
03.04.2024
Один из первых книжных интернет-магазинов, работающий с 2002 года
Промокоды на скидку
Яндекс.Маркет
5/5
Промокоды на скидку
Avito доставка позволит получить любой товар, не выходя из дома

История цены

МагазинПоследняя известная ценаОбновлено
Лабиринт
1399 р.
25.08.2022
Буквоед
786 р.
23.04.2024

Описание

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.

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.

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.

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.

Вместе с Джоэлом Грас и его книгой:

- Пройдите интенсивный курс языка Python

- Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных

- Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными

- Окунитесь в основы машинного обучения

- 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

- Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных

"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".

Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г.

Об авторе

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.

Смотри также о книге.

О книге


ПараметрЗначение
Автор(ы)
Переплет70х100/16
ИздательБХВ
Год издания2018
Сериябестселлеры o\'reilly
Кол-во страниц336
РазделИнформатика
ISBN978-5-9775-3758-2
Количество страниц336
Формат70х100/16
Вес0.31кг
Страниц336
Переплётмягкий
Размеры16,40 см × 23,30 см × 1,88 см
ТематикаИнформатика
Тираж1500


Отзывы (9)


  • 3/5

    Данный материал достаточно информативен для людей, не имеющих никакой подготовки в Дата Саенс, но все же вряд ли может считаться, как книга для нулевого пользователя. В целом, автор взглянул на проблему широко, но пробежался по верхушкам.

  • 5/5

    Отличный старт для интересующихся машинным обучением. Поверхностный, но довольно широкий обзорный материал. Книга помогла сориентироваться в многообразии машинного обучения и выбрать наиболее интересный вектор дальнейшего развития. Название, конечно, немного лукавое. Не стоит всерьез расчитывать, что для хорошего понимания материала будет достаточно указанного в названии «нуля». Порог вхождения в машинное обучение по некоторым причинам не самый низкий в технологической отрасли. Читатели хорошо знакомые хотя бы с одним языком программирования без труда смогут сориентироваться в основных моментах разработки на языке Python. Фактически, трудно себе представить современное машинное обучение без знания языка Python. Вероятно, самым значительным плюсом для усвоения материала будет математический бэкграунд.

Все отзывы (9)

Зарегистрируйтесь и получайте бонусы за покупки!


Книги: Информатика - издательство "БХВ-Петербург"

Книги: Информатика

Категория 287 р. - 430 р.

закладки (0) сравнение (0)

17 ms