Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est considéré comme une bonne ressource d'introduction pour les débutants en Python et en science des données, expliquant étape par étape des concepts tels que les réseaux neuronaux. Cependant, il manque de profondeur et de détails, apparaissant souvent comme trop général ou comme une simple liste de termes, et certains lecteurs ont trouvé qu'il n'était pas assez informatif.
Avantages:Fournit une bonne vue d'ensemble pour les débutants, bien expliqué, des discussions étape par étape, des exemples utiles pour les réseaux neuronaux, et constitue un bon point de départ pour l'apprentissage de la science des données.
Inconvénients:Manque de spécificité et de profondeur, relecture bâclée, trop général, pas un guide pratique, et certaines parties deviennent inutilement complexes.
(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 souhaitez vous lancer dans une nouvelle carrière en pleine expansion, n'attendez plus et procurez-vous ce livre dès aujourd'hui.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783903331556 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
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