Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications
Ten przystępny i sprawdzony w praktyce podręcznik/referencja przedstawia wprowadzenie do podstaw interdyscyplinarnej dziedziny nauki o danych. Obejmuje kluczowe pojęcia ze statystyki, uczenia maszynowego/głębokiego i odpowiedzialnej nauki o danych, przydatne techniki analizy sieci i przetwarzania języka naturalnego oraz praktyczne zastosowania nauki o danych, takie jak systemy rekomendacji lub analiza nastrojów.
Tematy i cechy:
Zapewnia liczne praktyczne studia przypadków wykorzystujące rzeczywiste dane w całej książce Wspiera zrozumienie poprzez praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu problemów związanych z nauką o danych przy użyciu Pythona Opisuje koncepcje, techniki i narzędzia do analizy statystycznej, uczenia maszynowego, analizy grafów, przetwarzania języka naturalnego, głębokiego uczenia się i odpowiedzialnej nauki o danych Przegląda szereg zastosowań nauki o danych, w tym systemy rekomendacji i analizę sentymentu danych tekstowych Zapewnia dodatkowe zasoby kodu i dane na powiązanej stronie internetowej.
Ten skoncentrowany na praktyce podręcznik stanowi idealne wprowadzenie do tej dziedziny dla studentów studiów licencjackich wyższego stopnia i początkujących absolwentów informatyki, matematyki, statystyki i innych dyscyplin technicznych. Praca ta jest również odpowiednia dla profesjonalistów na krótkich kursach kształcenia ustawicznego oraz dla naukowców po kursach samokształceniowych.
