Myśl jak analityk danych: Proces nauki o danych krok po kroku

Opinie czytelników

Książka została dobrze przyjęta jako cenne źródło wiedzy zarówno dla początkujących, jak i nietechnicznych czytelników zainteresowanych nauką o danych. Skutecznie wprowadza kluczowe pojęcia, proces nauki o danych i zachęca do przemyślanego podejścia do rozwiązywania problemów opartych na danych. Został jednak skrytykowany za brak głębi i dostarczanie zbyt podstawowych treści dla osób z wcześniejszym doświadczeniem w tej dziedzinie.

Doskonałe wprowadzenie do koncepcji i procesów nauki o danych.

Dobra dla początkujących i nietechnicznych czytelników.

(na podstawie 9 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Think Like a Data Scientist: Tackle the Data Science Process Step-By-Step

Zawartość książki:

Streszczenie

Think Like a Data Scientist przedstawia krok po kroku podejście do nauki o danych, łącząc perspektywy analityczne, programistyczne i biznesowe w łatwe do przyswojenia techniki i procesy myślowe do rozwiązywania rzeczywistych problemów związanych z danymi.

Zakup książki drukowanej obejmuje bezpłatny eBook w formatach PDF, Kindle i ePub od Manning Publications.

O technologii

Dane zebrane od klientów, pomiary naukowe, czujniki IoT i tak dalej są cenne tylko wtedy, gdy je rozumiesz. Naukowcy zajmujący się danymi cieszą się ciekawym i satysfakcjonującym wyzwaniem obserwowania, eksplorowania, analizowania i interpretowania tych danych. Rozpoczęcie pracy z nauką o danych oznacza jednak coś więcej niż opanowanie narzędzi i technik analitycznych; prawdziwa magia dzieje się, gdy zaczynasz myśleć jak naukowiec zajmujący się danymi. Ta książka pomoże ci to osiągnąć.

O książce

Think Like a Data Scientist uczy krok po kroku podejścia do rozwiązywania rzeczywistych problemów związanych z danymi. Dzięki starannie opracowanym przykładom nauczysz się łączyć analityczne, programistyczne i biznesowe perspektywy w powtarzalny proces wydobywania prawdziwej wiedzy z danych. W trakcie lektury odkryjesz (lub przypomnisz sobie) cenne techniki statystyczne i poznasz potężne oprogramowanie do analizy danych. Co ważniejsze, połączysz tę wiedzę, korzystając z ustrukturyzowanego procesu nauki o danych. Kiedy skończysz, będziesz miał solidne podstawy do nauki i praktyki nauki o danych przez całe życie.

Co zawiera

⬤ Proces nauki o danych krok po kroku.

⬤ Jak przewidywać problemy.

⬤ Radzenie sobie z niepewnością.

⬤ Najlepsze praktyki w zakresie oprogramowania i myślenia naukowego.

O czytelniku

Czytelnicy potrzebują początkujących umiejętności programowania i znajomości podstawowych statystyk.

O autorze

Brian Godsey pracował w oprogramowaniu, środowisku akademickim, finansach i obronności oraz uruchomił kilka start-upów skoncentrowanych na danych.

Spis treści

CZĘŚĆ 1 - PRZYGOTOWANIE I GROMADZENIE DANYCH I WIEDZY.

⬤ Filozofie nauki o danych.

⬤ Wyznaczanie celów poprzez zadawanie dobrych pytań.

⬤ Dane wokół nas: wirtualna dzicz.

⬤ Pozyskiwanie danych: od schwytania do udomowienia.

⬤ Ocena danych: szturchanie i szturchanie.

CZĘŚĆ 2 - TWORZENIE PRODUKTU ZA POMOCĄ OPROGRAMOWANIA I STATYSTYK.

⬤ Opracowanie planu.

⬤ Statystyka i modelowanie: koncepcje i podstawy.

⬤ Oprogramowanie: statystyka w akcji.

⬤ Oprogramowanie uzupełniające: większe, szybsze, bardziej wydajne.

⬤ Realizacja planu: połączenie wszystkiego w całość.

CZĘŚĆ 3 - UKOŃCZENIE PRODUKTU I PODSUMOWANIE.

⬤ Dostarczanie produktu.

⬤ Po dostarczeniu produktu: problemy i poprawki.

⬤ Pakowanie: odkładanie projektu na później.