Opis
Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.
To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania!
Dzięki książce nauczysz się:
- używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych
- posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną
- opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy
- manipulować wektorami i macierzami
- łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji
- unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data science
Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!
聽
| AUTOR | THOMAS NIELD |
| TYTUŁ | PODSTAWY MATEMATYKI W DATA SCIENCE. ALGEBRA LINIOW |
| WYDAWCA | HELION |
| ROK WYDANIA | 2023 |
| OPRAWA | OPRAWA BROSZUROWA |
| ILOś膯 STRON | 288 |
| EAN | 9788383220130 |
Znajdż podobne według klucza: THOMAS_NIELDHELIONPODSTAWY(527871)
