Doing Data Science - PDF

Скачать полную версию книги "Doing Data Science - PDF"

Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline by Rachel Schutt
Сейчас, когда люди осознают, что данные могут сыграть решающую роль в выборах или бизнес-модели, наука о данных как профессия набирает обороты. Но как начать работать в широкомасштабной междисциплинарной области, о которой так много шумихи? Эта проницательная книга, основанная на курсе Колумбийского университета "Введение в науку о данных", расскажет вам все, что вам нужно знать.

Во многих лекциях, состоящих из глав, ученые, изучающие данные, из таких компаний, как Google, Microsoft и eBay, рассказывают о новых алгоритмах, методах и моделях, представляя конкретные примеры и код, который они используют. Если вы знакомы с линейной алгеброй, вероятностью и статистикой и имеете опыт программирования, эта книга станет идеальным введением в науку о данных.

Темы включают:
- Статистический вывод, анализ данных и процесс науки о данных.
- Алгоритмы
- Спам-фильтры, Наивный Байес и обработка данных
- Логистическая регрессия
- Финансовое моделирование
- Рекомендательные механизмы и причинно-следственные связи
- Визуализация данных
- Социальные сети и журналистика данных
- Инженерия данных, MapReduce, Pregel и Hadoop.

Doing Data Science - это совместная работа преподавателя курса Рейчел Шутт, старшего вице-президента по науке о данных в News Corp, и консультанта по науке о данных Кэти О'Нил, старшего специалиста по науке о данных в Johnson Research Labs, которая посещала курс и писала о нем в блоге.


18
Просмотры
0
Лайкнули

Лицензии:

  • CC BY-NC-SA 3.0 PH
  • Ссылка автора не требуется

Поделиться в сетях

Информация о книге:

Комментарии (0) Добавить

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
Комментариев пока нет. Ваш комментарий будет первым!