PODSTAWY MATEMATYKI W DATA SCIENCE.
NIELD THOMAS

- Wydawca: HELION
- Rok wydania: 2023
- Oprawa: MIĘKKA
- Format: 165 x 235 mm
- Ilość stron: 288
- EAN: 978*****20130

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!


[Kod oferty,48399A01427KS,978*****20130,2025-02-25 21:22:06]