Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea servește drept ghid introductiv pentru știința datelor și Python, fiind lăudată pentru explicațiile sale pas cu pas și simplitatea pentru începători. Cu toate acestea, este criticată pentru că este prea generală, lipsită de profunzime și pentru corectura insuficientă.
Avantaje:Explicații ușor de înțeles, bune pentru începători, oferă o prezentare generală a științei datelor și exemple de programe utile legate de rețelele neuronale.
Dezavantaje:Lipsită de specificitate și profunzime, conține multe generalizări, corectura neglijentă, iar unii cititori au considerat-o neinformativă sau prea complexă cu fragmente de cod irelevante.
(pe baza a 12 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Data Science From Scratch: The #1 Data Science Guide For Everything A Data Scientist Needs To Know: Python, Linear Algebra, Statistics, Coding, A
Conținutul cărții:
Puterea științei datelor
Dacă doriți să începeți o nouă carieră care este la mare căutare, atunci trebuie să continuați să citiți.
Oamenii de știință din domeniul datelor schimbă modul în care datele mari sunt utilizate în diferite instituții.
Datele mari sunt peste tot, dar fără persoana potrivită care să le interpreteze, acestea nu înseamnă nimic.
Așadar, unde găsesc întreprinderile aceste persoane care să le ajute să își schimbe activitatea?
Tu ai putea fi acea persoană
A devenit un adevăr universal faptul că întreprinderile sunt pline de date.
Prin utilizarea big data, sistemul de sănătate din SUA ar putea reduce cheltuielile cu asistența medicală cu 300-450 de miliarde de dolari.
Se poate observa cu ușurință că valoarea datelor mari constă în analiza și prelucrarea acestor date, iar aici intervine știința datelor.
Data Science from Scratch include:
⬤ Informații detaliate despre ce este știința datelor și de ce este importantă.
⬤ Precondițiile de care veți avea nevoie pentru a începe în știința datelor.
⬤ Ce înseamnă să fii un om de știință în domeniul datelor.
⬤ Rolul pe care hacking-ul și codarea îl joacă în știința datelor.
⬤ Diferitele limbaje de codare care pot fi utilizate în știința datelor.
⬤ De ce python este atât de important.
⬤ Cum se utilizează algebra liniară și statistica.
⬤ Diferitele aplicații pentru știința datelor.
⬤ Cum să lucrați cu datele prin munging, curățare și altele.
Și multe altele.
Utilizarea științei datelor adaugă multă valoare întreprinderilor, iar nevoia de oameni de știință în domeniul datelor va continua să crească.
Pe măsură ce întreprinderile și internetul se schimbă, la fel se va întâmpla și cu știința datelor. Acest lucru înseamnă că este important să fiți flexibili.
Atunci când știința datelor poate reduce costurile de cheltuieli cu miliarde de dolari în industria sănătății, de ce să așteptați pentru a vă lansa?
Dacă doriți să începeți o carieră nouă, în continuă creștere, nu mai așteptați. Cumpărați această carte astăzi.
