- Возрастное ограничение 12+
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Купили более 1 600 человек
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 в
- Переплёт Твёрдый
- Кол-во стр. 304
- Вес 603 г
- Год издания 2026
Отзывы
Сначала новые
очень интересная, содержательная, прекрасная книга. давно мечтала что нибудь подобное приобрести и вот моя мечта сбылась. написано и изложено все довольно понятно, тебе интересно читать и узнавать новую информацию. книга написана не банально, не заставит читателей скучать. если ты хочешь узнать много информации по данной теме, очень рекомендую эту книгу, это восторг.
Плюсы
интересная, понятная
Минусы
нет минусов
Очень обобщенная, не профильная книга, которая достаточно быстро устаревает в плане своего наполнения от года в год. Подойдет для тех, кто хочет познакомиться с тем как работает анализ данных и при этом не хочет влезать в сложное программирование. При этом хорошо помогла в учебе в университете
Плюсы
Издание приятное, красивое. Качество бумаги мне понравилось
Минусы
Не нашла
Очень интересная книга отлично помогает как и хорошим так и новичкам в программировании в книге написана так сказать база которую всем советую прочитать и хотелось бы отдельно выделить про то как автор рапсисывает все очень простым и свободным языком без лишней воды а под конец скажу что книга в целом очень хорошая и заслуживает внимания твердая оценка 10/10
Подарила брату книгу Гатмана и Голдмейера. Сказал впечатлён. С его слов: «Авторы учат думать как аналитик (проверять данные на враньё, например) плюс учат не инструментам, а тому, как задавать правильные вопросы и выявлять искажения. Без занудства, с кейсами.»
Плюсы
Без лишней математики, формул и занудства. Для него главный плюс - учит не доверять данным слепо.
Минусы
Не хватило практики на Python, мало кода.
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.
- Переплёт Твёрдый
- Кол-во стр. 304
- Вес 603 г
- Год издания 2026
- Жанр
- Издательство
- Издательский бренд
- Серия
- Автор
- Переводчик М.А. Райтман
- Тип бумаги Офсет
- Размеры в см 2.1x17.5x24.5
- ID товара 2963944
- ISBN 978-5-04-174810-4
- Возрастное ограничение 12+
- Поджанр