Data science od podstaw Analiza danych w Pythonie

Data science od podstaw Analiza danych w Pythonie - Joel Grus

Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę. Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie. Poszczególne przykłady, którymi zilustrowano omawiane zagadnienia, są przejrzyste, dobrze opisane i zrozumiałe. Podczas lektury książki poznasz biblioteki, które umożliwią zaimplementowanie omówionych technik podczas analizy dużych zbiorów danych. Szybko się przekonasz, że aby zostać analitykiem danych, wystarczy odrobina ciekawości, sporo chęci, mnóstwo ciężkiej pracy i... ta książka. Najważniejsze zagadnienia: Praktyczne wprowadzenie do Pythona Podstawy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w analizie danych Podstawy uczenia maszynowego Implementacje algorytmów modeli, w tym naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i grupowanie, MapReduce Systemy rekomendacji i mechanizmy przetwarzania języka naturalnego Korzystanie z mediów społecznościowych i baz danych. Python. Wyciśniesz z danych każdą kroplę wiedzy! O autorze Joel Grus jest inżynierem oprogramowania, analitykiem danych i autorem świetnie sprzedających się książek. Obecnie zajmuje się pracą badawczą w Allen Institute for Artificial Intelligence w Seattle. Wcześniej był zatrudniony w firmie Google i kilku startupach.