Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie.

W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych.

W książce między innymi:

• elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa
• zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych
• algorytmy modeli analizy danych
• podstawy uczenia maszynowego
• systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego
• analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce

Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!

Data science od podstaw – Analiza danych w Pythonie. Wydanie II

Odkryj fascynujący świat analityki danych z książką "Data science od podstaw". To doskonały przewodnik, który wprowadza w tajniki nauki o danych, oferując solidne podstawy matematyczne i statystyczne, a także praktyczne umiejętności programowania w Pythonie.

Dla kogo jest ta książka?

• Osoby początkujące w dziedzinie analityki danych
• Studenci kierunków związanych z informatyką i statystyką
• Profesjonaliści pragnący poszerzyć swoje umiejętności w zakresie analizy danych
• Każdy, kto chce zrozumieć podstawy uczenia maszynowego i algorytmów

Co zyskasz dzięki tej publikacji?

• Gruntowną wiedzę na temat matematyki i statystyki niezbędnej w analityce danych
• Umiejętność programowania w Pythonie w kontekście analizy danych
• Praktyczne techniki budowy narzędzi analitycznych
• Znajomość najważniejszych algorytmów i ich zastosowań

Kluczowe tematy i obszary

• Podstawy matematyki i statystyki w kontekście analizy danych
• Programowanie w Pythonie dla analityków danych
• Techniki budowy narzędzi analitycznych
• Algorytmy uczenia maszynowego i ich implementacja

O Autorze

Joel Grus to doświadczony specjalista w dziedzinie analityki danych, który dzieli się swoją wiedzą i pasją do nauki o danych. Jego podejście do nauczania łączy teorię z praktycznymi przykładami, co czyni go idealnym przewodnikiem w tej złożonej dziedzinie.

O Wydawcy

Wydawnictwo Helion to renomowany wydawca książek z zakresu technologii, informatyki i nauk ścisłych. Dzięki wieloletniemu doświadczeniu, Helion dostarcza publikacje, które są nie tylko merytoryczne, ale także przystępne dla czytelników na różnych poziomach zaawansowania.

Opis wygenerowany automatycznie na podstawie analizy cech publikacji przez system AI. Nasz algorytm dokonał samodzielnej syntezy korzyści płynących z tej książki, aby dostarczyć Ci rzetelny wgląd w jej zawartość bez udziału człowieka. Szybka informacja prosto z metadanych produktu.