×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Thomas Nield

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Thomas Nield
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
4.9/6  Opinie: 7
Stron:
288
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania!

Dzięki książce nauczysz się:

  • używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych
  • posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną
  • opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy
  • manipulować wektorami i macierzami
  • łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji
  • unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data science

Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Thomas Nield - programista i analityk o wieloletnim doświadczeniu. Obecnie zajmuje się rozwijaniem oprogramowania dla biznesu w firmie Southwest Airlines. Specjalista w zakresie programowania reaktywnego, programowania w językach Java i Kotlin, a także oprogramowania dla biznesu do realizacji zadań strategicznych. Autor wielu popularnych artykułów i uczestnik licznych projektów programistycznych.

Thomas Nield - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
41,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
34,50 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.