Podręcznik projektowania nauki o danych

Opinie czytelników

Recenzje podkreślają, że „The Data Science Design Manual” jest wciągającą i wnikliwą książką wprowadzającą dla osób zainteresowanych nauką o danych. Jest ona dobrze zorganizowana i zawiera intuicyjne wyjaśnienia bez przytłaczających dowodów matematycznych, dzięki czemu jest przystępna dla początkujących. Wersja na Kindle ma jednak poważne problemy z formatowaniem, a niektórzy czytelnicy zauważyli, że niektóre tematy, takie jak głębokie uczenie się, są omówione mniej kompleksowo. Ponadto wspomniano o obawach dotyczących jakości dostaw od niektórych sprzedawców.

Wciągające i intuicyjne wyjaśnienia, dobrze zorganizowane, liczne przykłady, odpowiednie dla początkujących, obejmuje szeroki zakres tematów związanych z nauką o danych, dobre opowiadanie historii, analogie autora pomagają zrozumieć, doskonały tekst wprowadzający.

Wersja na Kindle ma poważne problemy z formatowaniem, niektóre tematy są przestarzałe lub nie są dogłębnie omówione (np. głębokie uczenie się), sporadyczne problemy z dostawą ze stanem książki.

(na podstawie 15 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

The Data Science Design Manual

Zawartość książki:

Ten wciągający i przejrzyście napisany podręcznik stanowi niezbędne wprowadzenie do szybko rozwijającej się interdyscyplinarnej dziedziny nauki o danych. Koncentruje się na zasadach fundamentalnych dla zostania dobrym naukowcem danych i kluczowych umiejętnościach potrzebnych do budowania systemów do gromadzenia, analizowania i interpretowania danych.

The Data Science Design Manual jest źródłem praktycznych spostrzeżeń, które podkreślają, co naprawdę ma znaczenie w analizie danych i zapewnia intuicyjne zrozumienie, w jaki sposób można wykorzystać te podstawowe koncepcje. Książka nie kładzie nacisku na żaden konkretny język programowania lub zestaw narzędzi do analizy danych, koncentrując się zamiast tego na dyskusji na wysokim poziomie na temat ważnych zasad projektowania.

Ten łatwy w odbiorze tekst idealnie zaspokaja potrzeby studentów studiów licencjackich i magisterskich rozpoczynających kurs "Wprowadzenie do nauki o danych". Ukazuje, w jaki sposób ta dyscyplina znajduje się na przecięciu statystyki, informatyki i uczenia maszynowego, z wyraźną siłą i własnym charakterem. Praktycy w tych i pokrewnych dziedzinach uznają tę książkę za idealną również do samodzielnej nauki.

Dodatkowe narzędzia edukacyjne:

⬤ Zawiera "historie wojenne", oferujące perspektywy zastosowania nauki o danych w prawdziwym świecie.

⬤ Zawiera "Problemy domowe", zapewniające szeroki zakres ćwiczeń i projektów do samodzielnej nauki.

⬤ Zapewnia kompletny zestaw slajdów z wykładów i wykładów wideo online na stronie www.data-manual.com.

⬤ Zawiera "Lekcje na wynos", podkreślające najważniejsze koncepcje, których można się nauczyć z każdego rozdziału.

⬤ Zaleca ekscytujące "Wyzwania Kaggle" z platformy internetowej Kaggle.

⬤ Podkreśla "Fałszywe początki", ujawniając subtelne powody, dla których niektóre podejścia zawodzą.

⬤ Oferuje przykłady zaczerpnięte z programu telewizyjnego "The Quant Shop" (www.quant-shop.com).