Data Science. Наука о данных с нуля. 2-е изд., перераб. и доп

Книга позволяет освоить науку о данных, начав «с чистого листа». Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. Обновленное второе издание книги, использующее версию Python 3.6 и наполненное новыми материалами по глубокому обучению, статистике и обработке естественного языка, покажет вам, как найти драгоценные камни в сегодняшнем беспорядочном и избыточном потоке данных. Вместе с Джоэлом Грасом и его книгой Пройдите интенсивный курс языка Python Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными Окунитесь в основы машинного обучения Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных. Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных Роит Шивапрасад Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г. Об авторе Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных. Всегда доступен в Tweeter по хэштегу @joelgrus.