- Русский язык
- Математика
- Литература
- Экономика. Право
- Иностранные языки
- Окружающий мир. Природоведение
- Музыка
- Изобразительное искусство
- История
- Технология
- Мировая художественная культура (МХК)
- Учебно-воспитательная работа в школе
- Административное управление образованием
- Биология. Экология
- Религиоведение
- Естествознание
- Химия
- Физика. Астрономия
- Риторика
- Сборники готовых домашних заданий
- Психолог в школе
- География
- Портфолио
- ОБЖ
- Справочники для школьников
Data Science. Наука о данных с нуля; БХВ, 2018
от 359 р. до 786 р.
- Издатель: БХВ-Петербург
- ISBN: 978-5-9775-3758-2
- Книги: Информатика
- ID:1796933
Где купить (3)
Цена от 359 р. до 786 р. в 3 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Магазин | Последняя известная цена | Обновлено |
---|---|---|
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
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | Грас Джоэл |
Переплет | 70х100/16 |
Издатель | БХВ |
Год издания | 2018 |
Серия | бестселлеры o\'reilly |
Кол-во страниц | 336 |
Раздел | Информатика |
ISBN | 978-5-9775-3758-2 |
Количество страниц | 336 |
Формат | 70х100/16 |
Вес | 0.31кг |
Страниц | 336 |
Переплёт | мягкий |
Размеры | 16,40 см × 23,30 см × 1,88 см |
Тематика | Информатика |
Тираж | 1500 |
Отзывы (9)
- Николай Феофанов — 7 Мая 2022
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.
- Zoom3d — 5 Июня 2020
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.
Добавить отзыв
Книги: Информатика - издательство "БХВ-Петербург"
Книги: Информатика
Категория 287 р. - 430 р.