Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт: Гатман, Голдмейер
Becoming a Data Head. How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine
12+
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
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
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
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.
Свернуть
Характеристики
Переводчик
Издательство
ID товара
931805
ISBN
978-5-04-174810-4
Язык
Русский
Страниц
304 (Офсет)
Вес
400 г
Размеры
242x170x21 мм
Тип обложки
7Б - твердая (плотная бумага или картон)
Оформление
Частичная лакировка
Иллюстрации
Черно-белые
Все характеристики
1 897
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
Мы всегда рады честным, конструктивным рецензиям.
Покупатели 2

Дива
20 мая 2023 в 20:07




Фото обложки и страниц книги для ознакомления.
Понравилась рецензия?
Да
Книги из жанра

8351 670 -50% Еще 3 дня
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей
2 3074 614 -50% Еще 3 дня
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.
1 0542 108 -50% Еще 3 дня
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей ВладимировичЧто читать вместе с книгой "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт"

Мы желаем сча-а-а-стья вам. Книги, с которыми исполнятся все новогодние пожелания
Декабрь 2023 •
12 029

Бомборе 5 лет! Знакомьтесь: пять абсолютных бестселлеров издательства
Декабрь 2022 •
33 167