Разберись в Data Science: как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
-14%
Описание и характеристики
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.
ID товара
2963944
Издательство
Эксмо
Год издания
2023
ISBN
978-5-04-174810-4
Количество страниц
304
Размер
24x17x2
Тип обложки
Твердый переплёт
Тираж
2000
Вес, г
610
Возрастные ограничения
12+
1 306 ₽
1 519 ₽
+ до 195 бонусов
В наличии
В магазины сети,
бесплатно
В воскресенье, 2 июня
Адреса магазинов
В пункты выдачи,
140 ₽
В воскресенье, 2 июня
Пункты выдачи
Доставка курьером,
225 ₽
В воскресенье, 2 июня
Варианты доставки
Получить сегодня
Извините, на сайте что-то сломалось.
Обновите страницу.
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
4.0
Владислав Ильин
07.10.2023
Можно сказать - настольная книга начинающего дата-саентиста. Авторы излагают основы, базовый материал довольно доходчивым языком (отдельно спасибо очень хорошим переводчикам на русский, однозначно отработано на "пять" баллов с плюсиком), с понятными примерами, прилагаются графики и диаграммы к тексту. Знания излагаются систематизированно, последовательно, от простого к сложному. Разъясняются основы статистики, теории вероятности и др. математический инструментарий Data Science. Можно смело рекомендовать для всех интересующихся данным направлением.
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.