Avis des lecteurs
Résumé:Le livre sert de guide d'introduction à la science des données et à Python. Il est loué pour ses explications pas à pas et sa simplicité pour les débutants. Cependant, il est critiqué pour son caractère trop général, son manque de profondeur et une relecture insuffisante.
Avantages:Explications faciles à comprendre, bonnes pour les débutants, fournit une vue d'ensemble de la science des données et des exemples de programmes utiles liés aux réseaux neuronaux.
Inconvénients:Manque de spécificité et de profondeur, contient de nombreuses généralisations, une relecture négligée, et certains lecteurs l'ont trouvé peu informatif ou trop complexe avec des extraits de code non pertinents.
(basé sur 12 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Science From Scratch: The #1 Data Science Guide For Everything A Data Scientist Needs To Know: Python, Linear Algebra, Statistics, Coding, A
Contenu du livre :
La puissance de la science des données
Si vous souhaitez vous lancer dans une nouvelle carrière très demandée, vous devez poursuivre votre lecture.
Les scientifiques des données changent la façon dont le big data est utilisé dans différentes institutions.
Les big data sont partout, mais sans la bonne personne pour les interpréter, elles ne signifient rien.
Alors, où les entreprises trouvent-elles ces personnes qui les aideront à changer leur activité ?
Vous pourriez être cette personne
Il est devenu une vérité universelle que les entreprises sont pleines de données.
Grâce à l'utilisation des big data, les services de santé américains pourraient réduire leurs dépenses de santé de 300 à 450 milliards de dollars.
Il est facile de comprendre que la valeur du big data réside dans l'analyse et le traitement de ces données, et c'est là que la science des données entre en jeu.
Data Science from Scratch comprend :
⬤ Des informations approfondies sur ce qu'est la science des données et pourquoi elle est importante.
⬤ Les prérequis dont vous aurez besoin pour vous lancer dans la science des données.
⬤ Ce que signifie être un scientifique des données.
⬤ Les rôles que jouent le hacking et le codage dans la science des données.
⬤ Les différents langages de codage qui peuvent être utilisés en science des données.
⬤ Pourquoi python est si important.
⬤ Comment utiliser l'algèbre linéaire et les statistiques.
⬤ Les différentes applications de la science des données.
⬤ Comment travailler avec les données par le biais du regroupement, du nettoyage, etc.
Et bien d'autres choses encore.
L'utilisation de la science des données apporte une grande valeur ajoutée aux entreprises, et nous continuerons à voir le besoin de scientifiques des données augmenter.
La science des données évolue en même temps que les entreprises et l'internet. Il est donc important d'être flexible.
Lorsque la science des données peut réduire les dépenses de milliards de dollars dans le secteur des soins de santé, pourquoi attendre pour se lancer ?
Si vous voulez vous lancer dans une nouvelle carrière en pleine expansion, n'attendez plus. Achetez ce livre dès aujourd'hui.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783903331167 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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