Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Алекс Дж. Гатман, Джордан Голдмейер
Издательство:
Эксмо
1 500 р.0 отзывов
В наличии
Купить
наличие в магазинах
ID товара:
453352 (ЦБ-00160262)
ISBN:
978-5-04-174810-4
Масса:
610 г
Размеры:
24.3 x 17.1 x 2.1
Объём:
304 страницы
Обложка:
Твердая бумажная
Бумага:
Офсетная
Возрастное ограничение:
12+
Описание:
Исчерпывающее руководство по основам Data Science.
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.
Читать далее...
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.
Другие книги серии:
Цена в интернет-магазине может отличаться от цены в магазинах сети. Оформление книги может отличаться от представленного на сайте.
С этим товаром рекомендуем
Библия стимпанка: иллюстрированный гид по мирам дирижаблей и безумных ученых в викторианском стилеВандерМеер Д., Чемберс С.
2 200 р.Каково быть птицей: о полетах и гнездовании, кормлении и пении. Как и чем живут самые известные птицы на землеСибли Д.
1 500 р.Город в деталях: как по-настоящему устроен современный мегаполисМарс Р.
1 700 р.Фрески заброшенных церквейКороб А.
1 900 р.Эра млекопитающих: Из тени динозавров к мировому господствуБрусатти С.
1 700 р.
Описание:
Исчерпывающее руководство по основам Data Science.
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.
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.
Нашли ошибку в описании?
Сообщите пожалуйста нам и мы устраним её в ближайшее время.