Think Like a Data Scientist: Abordarea pas cu pas a procesului Data Science

Recenzii ale cititorilor

Cartea este bine primită ca o resursă valoroasă atât pentru începători, cât și pentru cititorii non-tehnici interesați de știința datelor. Prezintă în mod eficient conceptele cheie, procesul științei datelor și încurajează o abordare atentă a rezolvării problemelor bazate pe date. Cu toate acestea, a fost criticată pentru lipsa de profunzime și pentru furnizarea unui conținut prea elementar pentru cei cu experiență anterioară în domeniu.

Excelentă introducere în conceptele și procesele științei datelor.

Bun pentru începători și cititori non-tehnici.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Think Like a Data Scientist: Tackle the Data Science Process Step-By-Step

Conținutul cărții:

Rezumat

Think Like a Data Scientist prezintă o abordare pas cu pas a științei datelor, combinând perspectivele analitice, de programare și de afaceri în tehnici și procese de gândire ușor de digerat pentru rezolvarea problemelor din lumea reală centrate pe date.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Datele colectate de la clienți, măsurători științifice, senzori IoT și așa mai departe sunt valoroase numai dacă le înțelegeți. Oamenii de știință din domeniul datelor se bucură de provocarea interesantă și plină de satisfacții de a observa, explora, analiza și interpreta aceste date. Cu toate acestea, inițierea în știința datelor înseamnă mai mult decât stăpânirea instrumentelor și tehnicilor analitice; adevărata magie se produce atunci când începeți să gândiți ca un cercetător de date. Această carte vă va ajuta să ajungeți acolo.

Despre carte

Think Like a Data Scientist vă învață o abordare pas cu pas a rezolvării problemelor din lumea reală centrate pe date. Prin descompunerea unor exemple atent elaborate, veți învăța să combinați perspectivele analitice, de programare și de afaceri într-un proces repetabil pentru extragerea de cunoștințe reale din date. Pe măsură ce citiți, veți descoperi (sau vă veți aminti) tehnici statistice valoroase și veți explora software puternic pentru știința datelor. Mai important, veți pune cap la cap aceste cunoștințe folosind un proces structurat pentru știința datelor. Când veți termina, veți avea o bază solidă pentru o viață întreagă de învățare și practică în domeniul științei datelor.

Ce este în interior

⬤ Procesul științei datelor, pas cu pas.

⬤ Cum să anticipați problemele.

⬤ Tratarea incertitudinii.

⬤ Cele mai bune practici în software și gândire științifică.

Despre cititor

Cititorii au nevoie de abilități începătoare de programare și cunoștințe de statistică de bază.

Despre autor

Brian Godsey a lucrat în software, mediul academic, finanțe și apărare și a lansat mai multe start-up-uri centrate pe date.

Tabla de conținut

PARTEA 1 - PREGĂTIREA ȘI COLECTAREA DATELOR ȘI CUNOȘTINȚELOR.

⬤ Filozofii ale științei datelor.

⬤ Stabilirea obiectivelor prin adresarea de întrebări bune.

⬤ Datele din jurul nostru: sălbăticia virtuală.

⬤ Tratarea datelor: de la capturare la domesticire.

⬤ Evaluarea datelor: înțepare și înțepare.

PARTEA 2 - CONSTRUIREA UNUI PRODUS CU SOFTWARE ȘI STATISTICI.

⬤ Elaborarea unui plan.

⬤ Statistică și modelare: concepte și baze.

⬤ Software: statistici în acțiune.

⬤ Software suplimentar: mai mare, mai rapid, mai eficient.

⬤ Executarea planului: punerea la punct a tuturor elementelor.

PARTEA 3 - FINALIZAREA PRODUSULUI ȘI ÎNCHEIERE.

⬤ Livrarea unui produs.

⬤ După livrarea produsului: probleme și revizuiri.

⬤ Încheierea: depozitarea proiectului.