Nie jesteś zalogowany
Aby się zalogować [Kliknij Tutaj] lub skorzystaj z
formularza po lewej stronie w bloku TWOJE MENU
Aby założyć konto [Kliknij Tutaj]


★★★ Premiery ★★★
MENU

Kategorie

Weryfikacja pobierania

Osiągnięto dzienny limit pobrań. Aby kontynuować, potwierdź, że nie jesteś botem.

Po poprawnej weryfikacji pobieranie rozpocznie się automatycznie, a to okno możesz zamknąć.

Odpowiadasz na komentarz:
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie I (2018, Helion) - Joel Grus [PL] [EPUB] [FIONA9]
Dodał: [Konto usunięte]
Data: 18-06-2025 16:56:10
Rozmiar: 6.87 MB
Seedów: 1
Peerów: 0
Kondycja:
Zaloguj się aby pobrać


Kategoria: E-Booki
Zaakceptował: Nie wymagał akceptacji
[?] Pokazuje ile razy plik torrent był pobrany z naszego portalu Liczba pobrań: 77
[?] Pokazuje ilość komentarzy wystawionych na naszym portalu Liczba komentarzy: 0
Ostatnia aktualizacja: 18-06-2025 16:56:10

OPIS:

Więcej ebooków z programowania i nie tylko: https://tinyurl.com/yzk2kxpj



Format: EPUB



Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę.

Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie. Poszczególne przykłady, którymi zilustrowano omawiane zagadnienia, są przejrzyste, dobrze opisane i zrozumiałe. Podczas lektury książki poznasz biblioteki, które umożliwią zaimplementowanie omówionych technik podczas analizy dużych zbiorów danych. Szybko się przekonasz, że aby zostać analitykiem danych, wystarczy odrobina ciekawości, sporo chęci, mnóstwo ciężkiej pracy i... ta książka.

Najważniejsze zagadnienia:
Praktyczne wprowadzenie do Pythona
Podstawy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w analizie danych
Podstawy uczenia maszynowego
Implementacje algorytmów modeli, w tym naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i grupowanie, MapReduce
Systemy rekomendacji i mechanizmy przetwarzania języka naturalnego
Korzystanie z mediów społecznościowych i baz danych.

DETALE TORRENTA: [ Pokaż/Ukryj ]

Podobne pliki
Nie znaleziono podobnych tytułów!

Komentarze
Aby móc komentować musisz się zalogować