Oryginalny tytuł:
Data Science Handbook: A Practical Approach
Zawartość książki:
PODRĘCZNIK NAUKI O DANYCH
Ten podręcznik referencyjny daje praktyczne doświadczenie w zakresie różnych algorytmów i popularnych technik stosowanych w czasie rzeczywistym w nauce o danych wszystkim badaczom pracującym w różnych dziedzinach.
Nauka o danych jest jednym z wiodących obszarów badawczych we współczesnej erze. Odgrywa kluczową rolę w opiece zdrowotnej, inżynierii, edukacji, mechatronice i robotyce medycznej. Tworzenie modeli i praca z danymi nie jest neutralna pod względem wartości. Wybieramy problemy, nad którymi pracujemy, przyjmujemy założenia w tych modelach i decydujemy o metrykach i algorytmach dla tych problemów. Naukowiec zajmujący się danymi identyfikuje problem, który można rozwiązać za pomocą danych i specjalistycznych narzędzi do modelowania i kodowania.
Książka rozpoczyna się od pojęć wprowadzających do nauki o danych, takich jak gromadzenie danych, przygotowywanie danych i przekształcanie danych. Rozdział 2 omawia wizualizację danych, rysowanie różnych wykresów i histogramów. Rozdział 3 obejmuje matematykę i statystykę dla nauki o danych. Rozdział 4 koncentruje się głównie na algorytmach uczenia maszynowego w nauce o danych. Rozdział 5 obejmuje analizę wartości odstających i algorytm DBSCAN. Rozdział 6 koncentruje się na grupowaniu. Rozdział 7 omawia analizę sieci. Rozdział 8 koncentruje się głównie na regresji i klasyfikatorze naiwno-bayesowym. Rozdział 9 obejmuje internetowe wizualizacje danych za pomocą Plotly. Rozdział 10 omawia skrobanie stron internetowych.
Książka kończy się sekcją omawiającą 19 projektów dotyczących różnych tematów w nauce o danych.
Odbiorcy
Podręcznik będzie wykorzystywany przez studentów studiów magisterskich, aż po naukowców zajmujących się informatyką i inżynierią elektryczną, a także przez profesjonalistów z różnych branż, takich jak opieka zdrowotna.
