Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

Tekst
2
Recenzje
Przeczytaj fragment
Oznacz jako przeczytane
Opis książki

Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.


В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Szczegółowe informacje
Ograniczenie wiekowe:
12+
Data dodania do LitRes:
06 kwietnia 2023
Data przekładu:
2023
Data powstania:
2021
Rozmiar:
350 str. 79 ilustracji
ISBN:
978-5-04-184971-9
Tłumacz:
Михаил Райтман
Wydawca:
Бомбора
Prawa autorskie:
Эксмо
Spis treści
Джордан Голдмейер "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — ebook, pobierz w formatach mobi, epub, txt, pdf lub czytaj online. Zamieszczaj komentarze, recenzje i głosuj na swoje ulubione.
Cytaty 1

Чтение технических определений в отсутствие ментальной модели, в которую эту информацию можно было бы вписать, похоже на скупку одежды, которую вам негде хранить

+1fb_2376678215691017

Osoby, które czytają tę książkę, przeczytały również

Отзывы 2

Сначала популярные
Alexander

+ является подробным и методичным введением в мир науки о данных.

+ упор на практическую сторону науки о данных. Примеры из реальной жизни и практические упражнения

+подчеркивает важность критического мышления и аналитического подхода в области данных.Это не просто обучающий материал по работе с инструментами и техниками, но и наставление о том, как развить навыки рассуждения и принятия решений на основе данных.

+ действительно хорошие ссылки и рекомендации книг по теме


- некоторые аспекты работы ds не описываются вообще от слова совсем. Это странно.

Нурлан Сандыбаев

Автор описывает больше практическую сторону проблемы. Будет полезна начинающим специалистам как дополнение к базе.

Не в полной мере раскрывается тема работы с данными как таковыми, которые непосредственно используются в теоретической части, и в применимости непосредственно к полевым работам.

Оставьте отзыв