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Synopsis
Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but they're also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. In this book, you'll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing them "from scratch."
If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with hacking skills you need to get started as a data scientist. Today's messy glut of data holds answers to questions no one's even thought to ask. This book provides you with the know-how to dig those answers out.Get a crash course in PythonLearn the basics of linear algebra, statistics, and probability--and understand how and when they're used in data scienceCollect, explore, clean, munge, and manipulate dataDive into the fundamentals of machine learningImplement models such as k-nearest Neighbors, Naive Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clusteringExplore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases
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Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
Seller: medimops, Berlin, Germany
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Condition: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Seller Inventory # M03960090218-G
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Einfuhrung in Data Science
Seller: Bookbot, Prague, Czech Republic
Seller rating 5 out of 5 stars
Hardcover. Condition: Fine. Leichte Risse. Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathiefür Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken. Seller Inventory # 674511b7-8c9a-4ca9-a392-c70e1ea03e52
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