Evaluare:
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 9 voturi.
Data Science: Tips and Tricks to Learn Data Science Theories Effectively
O glumă populară spune că un om de știință a datelor este cineva care știe mai multă informatică decât un statistician și mai multă statistică decât un informatician. Deși, într-o mare măsură, acest lucru este adevărat, pentru a deveni un bun om de știință în domeniul datelor este necesară stăpânirea nu numai a acestor două domenii-cheie, ci și a unor teorii și modele esențiale pentru acest domeniu. Cu toate acestea, acest domeniu s-a dovedit a fi foarte dificil de înțeles. Oamenii de știință din domeniul datelor se plictisesc cu ușurință de diferitele teorii și modele pe care trebuie să le stăpânească pentru a excela în acest domeniu.
Rata de creștere a științei datelor în prezent a făcut din aceasta un domeniu de bază al studiilor informatice. Oamenii de știință din domeniul datelor sunt necesari în aproape toate domeniile și carierele. Platforme precum Facebook, Twitter și chiar site-uri profesionale precum LinkedIn sunt eficientizate de oamenii de știință din domeniul datelor. Este nevoie de serviciile unui om de știință în domeniul datelor în profesii precum organizații de afaceri și financiare, bănci, centre de îngrijire a sănătății și chiar cabinete de avocatură.
Această carte oferă o explicație detaliată a teoriilor, algoritmilor, statisticii și analizei aplicabile domeniului științei datelor. Oferă un ghid pas cu pas cu privire la modul în care sunt puse în aplicare diferitele teorii din știința datelor. Se explică în detaliu diferența dintre cele două tipuri majore de regresii pe care le avem: regresii liniare și neliniare. Sunt acoperite în detaliu explicații privind domenii interesante precum programarea R, Auction, extragerea și analiza datelor, algoritmi și multe altele.
Știința datelor presupune stăpânirea statisticilor aplicabile domeniului. În această carte, sunt oferite formule pentru examinarea domeniilor cheie, cum ar fi manipularea datelor, analiza datelor și implementarea datelor.
Cartea este recomandată tuturor cititorilor interesați care aspiră să se remarce în domeniul științei datelor.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)