https://knigausa.com Just another WordPress site Sat, 21 Mar 2026 08:04:33 +0000 ru-RU hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.7.5 https://knigausa.com/product/data-science-%d0%bd%d0%b0%d1%83%d0%ba%d0%b0-%d0%be-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d1%81-%d0%bd%d1%83%d0%bb%d1%8f-2-%d0%b5-%d0%b8%d0%b7%d0%b4-%d0%bf%d0%b5%d1%80%d0%b5%d1%80%d0%b0%d0%b1/ Wed, 29 May 2024 06:25:08 +0000 https://knigausa.com/product/data-science-%d0%bd%d0%b0%d1%83%d0%ba%d0%b0-%d0%be-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d1%81-%d0%bd%d1%83%d0%bb%d1%8f-2-%d0%b8%d0%b7%d0%b4/ Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.2-е издание.

]]> 1107245 https://knigausa.com/product/data-science-%d0%bd%d0%b0%d1%83%d0%ba%d0%b0-%d0%be-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d1%81-%d0%bd%d1%83%d0%bb%d1%8f/ Mon, 26 Apr 2021 17:59:40 +0000 https://knigausa.com/product/data-science-%d0%bd%d0%b0%d1%83%d0%ba%d0%b0-%d0%be-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d1%81-%d0%bd%d1%83%d0%bb%d1%8f-2/ Книга позволяет освоить науку о данных, начав «с чистого листа». Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных.А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области.В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы.Вместе с Джоэлом Грас и его книгой:- Пройдите интенсивный курс языка Python- Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных- Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными- Окунитесь в основы машинного обучения- Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации- Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных»Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных».Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г.Об автореДжоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных. Всегда доступен в Tweeter по хэштегу @joelgrus.

]]> 238930