Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Алекс Дж. Гатман, Джордан ГолдмейерЧто мешает раскрытию истинного потенциала науки о данных? Очевидно, проблема не в медленных алгоритмах, не в недостатке данных и уж точно не в нехватке вычислительной мощности или дата-сайентистов. Дело в распространенном заблуждении, что Data Science — это сложно и заниматься наукой о данных могут только опытные программисты. На самом деле, это не так.
Эта книга развеет все мифы и научит вас:
• Мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе и играет аналитика.
• Пользоваться языком науки о данных, то есть осмысленно говорить и задавать правильные вопросы относительно статистики.
• Понимать реальное положение вещей в таких областях, как машинное обучение, текстовая аналитика, глубокое обучение и искусственный интеллект.
• Избегать распространенных ошибок при работе с данными и их интерпретацией.
Руководство будет полезным каждому желающему научиться ориентироваться в грядущем будущем, неразрывно связанным с Data Science.
Цена в интернет-магазине может отличаться от цены в магазинах сети. Оформление книги может отличаться от представленного на сайте.

Библия стимпанка: иллюстрированный гид по мирам дирижаблей и безумных ученых в викторианском стилеВандерМеер Д., Чемберс С.
2 300 р.
Серебряный век русской поэзии. Стихотворения и судьбы. Подр. илл. комм. к избр. произв. Жуйкова Е.В.
1 600 р.
Город в деталях: как по-настоящему устроен современный мегаполисМарс Р.
1 700 р.
Евгений Онегин. Подробный иллюстрированный комментарий к роману в стихах. Учебное пособиеРожников Л.В.
1 500 р.
Каково быть птицей: о полетах и гнездовании, кормлении и пении. Как и чем живут самые известные птицы на землеСибли Д.
1 500 р.Что мешает раскрытию истинного потенциала науки о данных? Очевидно, проблема не в медленных алгоритмах, не в недостатке данных и уж точно не в нехватке вычислительной мощности или дата-сайентистов. Дело в распространенном заблуждении, что Data Science — это сложно и заниматься наукой о данных могут только опытные программисты. На самом деле, это не так.
Эта книга развеет все мифы и научит вас:
• Мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе и играет аналитика.
• Пользоваться языком науки о данных, то есть осмысленно говорить и задавать правильные вопросы относительно статистики.
• Понимать реальное положение вещей в таких областях, как машинное обучение, текстовая аналитика, глубокое обучение и искусственный интеллект.
• Избегать распространенных ошибок при работе с данными и их интерпретацией.
Руководство будет полезным каждому желающему научиться ориентироваться в грядущем будущем, неразрывно связанным с Data Science.
Сообщите пожалуйста нам и мы устраним её в ближайшее время.