Стивен С. Скиена
500 стр.;
твердый переплет;
тип бумаги: офсетная белая;
формат 70х100/16 (170х240 мм);
Издательство Диалектика;
ISBN 9783319554433
Скан PDF
Этот увлекательный и ясный учебник содержит необходимое введение в быстро развивающуюся междисциплинарную область - наука о данных (Data Science).
В книге "Наука о данных: учебный курс" основное внимание уделяется принципам, позволяющим стать хорошим специалистом по анализу данных и овладеть ключевыми навыками, необходимыми для создания систем сбора, анализа и интерпретации данных.
Книга "Наука о данных: учебный курс" является источником действительно важных практических идей и даёт интуитивное понимание того, как использовать эти идеи.
В книге "Наука о данных: учебный курс" не отдается предпочтения какому-либо конкретному языку программирования или набору инструментов для анализа данных. Вместо этого основное внимание уделяется обсуждению важных принципов разработки на высоком уровне абстракции.
Легко читаемый текст книги "Наука о данных: учебный курс" идеально подходит для студентов и аспирантов, которые изучают курс "Введение в анализ данных". Он показывает, какое место эта дисциплина (наука о данных) занимает на пересечении математической статистики, компьютерных наук (информатики) и машинного обучения (Machine Learning), имея свои особенности.
Специалисты, работающие в этих и смежных областях найдут книгу "Наука о данных: учебный курс" идеально подходящей для самостоятельного изучения.
Дополнительные инструменты обучения:
* "War Stories" — перспективы использования науки о данных в реальном мире
* "Homework Problems" — широкий спектр упражнений и проектов для самостоятельного изучения
* Полный набор лекционных слайдов и видеолекций на сайте data-manual.com
* "Take-Home Lessons" — уроки, подчеркивающие основные концепции каждой главы
* "Kaggle Challenges" — онлайн-платформа Kaggle
* "False Starts" — описание тонких причин, по которым некоторые методы терпят неудачу
* Примеры из телевизионного шоу "The Quant Shop"
ОГЛАВЛЕНИЕ книги «Наука о данных: учебный курс»
________________________________________________
Введение
Глава 1. Что такое наука о данных?
Глава 2. Математические основы
Глава 3. Манипулирование данными
Глава 4. Оценки и ранги
Глава 5. Статистический анализ
Глава 6. Визуализация данных
Глава 7. Математические модели
Глава 8. Линейная алгебра
Глава 9. Линейная и логистическая регрессии
Глава 10. Методы измерения расстояний и сетей
Глава 11. Машинное обучение
Глава 12. Большие данные: достижение крупного масштаба
Глава 13. Заключение
Глава 14. Список литературы
Предметный указатель
