The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics

Recenzii ale cititorilor

Cartea este lăudată pentru acoperirea cuprinzătoare a subiectelor legate de știința datelor și pentru contribuțiile din partea diferiților autori, ceea ce o face valoroasă atât pentru începători, cât și pentru persoanele cu experiență. Cu toate acestea, unii recenzenți își exprimă nemulțumirea cu privire la starea cărții primite și notează probleme cu corectura și formatarea.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a tuturor aspectelor științei datelor
⬤ potrivită atât pentru începători, cât și pentru experți
⬤ diferiți autori oferă perspective diverse
⬤ capitolele pot fi citite independent
⬤ explică conceptele din spatele ecuațiilor în contexte practice.

⬤ Probleme legate de starea fizică a cărții (adnotări și coduri utilizate)
⬤ necesită corectură și corectarea erorilor
⬤ unele capitole pot fi dificile pentru începători
⬤ includerea inutilă de cod.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Conținutul cărții:

Știința datelor, Big Data și inteligența artificială sunt în prezent unele dintre cele mai discutate concepte din industrie, guvern și societate, dar și cele mai neînțelese. Această carte va clarifica aceste concepte și vă va oferi cunoștințe practice pentru a le aplica. Caracteristici:

- O prezentare cuprinzătoare a diferitelor domenii de aplicare a științei datelor.

- Studii de caz din practică pentru a face tangibile conceptele descrise.

- Exemple practice pentru a vă ajuta să realizați proiecte simple de analiză a datelor.

Cartea abordează subiectul științei datelor din mai multe părți. În mod esențial, vă va arăta cum să construiți platforme de date și să aplicați instrumente și metode de știința datelor. Pe parcurs, vă va ajuta să înțelegeți - și să explicați diferitelor părți interesate - cum să generați valoare din aceste tehnici, cum ar fi aplicarea științei datelor pentru a ajuta organizațiile să ia decizii mai rapide, să reducă costurile și să deschidă noi piețe. În plus, va aduce la viață concepte fundamentale legate de știința datelor, inclusiv statistici, matematică și considerații juridice. În cele din urmă, cartea prezintă studii de caz practice care ilustrează modul în care cunoștințele generate din date schimbă diverse industrii pe termen lung.

Conține aceste aspecte actuale:

- Bazele matematicii: Matematică pentru Machine Learning pentru a vă ajuta să înțelegeți și să utilizați diverși algoritmi ML.

- Învățarea automată: De la statistică la neuronală și de la Transformers și GPT-3 la AutoML, prezentăm cadre comune pentru aplicarea ML în practică.

- Prelucrarea limbajului natural: Instrumente și tehnici pentru obținerea de informații din date text și dezvoltarea de tehnologii lingvistice.

- Viziune computerizată: Cum putem obține informații din imagini și videoclipuri cu ajutorul științei datelor?

- Modelare și simulare: Modelarea comportamentului sistemelor complexe, cum ar fi răspândirea COVID-19, și realizarea unei analize de tip "ce-ar fi dacă" care să acopere diferite scenarii.

- ML și AI în producție: Cum să transformați experimentul într-un produs funcțional din domeniul științei datelor?

- Prezentarea rezultatelor: Tehnici esențiale de prezentare pentru cercetătorii din domeniul datelor.