Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est largement reconnu comme une ressource fondamentale pour ceux qui entrent dans le domaine de la science des données, en particulier pour les analystes en transition dans ce domaine. Il est loué pour ses explications claires et ses exemples pratiques. Cependant, de nombreux utilisateurs ont exprimé leur frustration face à des fichiers de données et des codes non fonctionnels, ce qui nuit à sa convivialité.
Avantages:⬤ Ressource fondamentale pour la science des données
⬤ Explications claires et accessibles de concepts complexes
⬤ Exemples et ensembles de données bien organisés et utiles
⬤ Produit de haute qualité
⬤ Idéal pour les débutants et les formateurs.
⬤ Les fichiers de données ne fonctionnent pas, ce qui rend la pratique difficile
⬤ De nombreux exemples de code ne sont pas fonctionnels
⬤ Manque apparent de relecture et de contrôle de la qualité.
(basé sur 8 avis de lecteurs)
Titre original :
Principles of Data Science: Mathematical techniques and theory to succeed in data-driven industries
Contenu du livre :
Apprenez les techniques et les mathématiques dont vous avez besoin pour commencer à donner du sens à vos données.
Caractéristiques principales :
⬤ Les cours d'informatique et d'analyse de données vous permettront d'approfondir vos connaissances en matière de codage et d'acquérir une vision pratique de la science et de l'analyse des données.
⬤ Plus qu'un simple cours de mathématiques, apprenez à effectuer des tâches réelles de science des données avec R et Python.
⬤ Les données brutes peuvent être transformées en valeur tangible.
Description du livre :
Vous avez besoin de transformer vos compétences en programmation en compétences efficaces en science des données ? Principles of Data Science a été conçu pour vous aider à faire le lien entre les mathématiques, la programmation et l'analyse commerciale. Ce livre vous permettra de poser des questions complexes et sophistiquées sur vos données, et d'y répondre, afin de passer de statistiques abstraites et brutes à des idées exploitables.
Avec une approche unique qui comble le fossé entre les mathématiques et l'informatique, ce livre vous emmène à travers l'ensemble du pipeline de la science des données. En commençant par le nettoyage et la préparation des données, ainsi que par les stratégies et techniques efficaces d'exploration des données, vous passerez à la construction d'une image complète de la façon dont chaque pièce du puzzle de la science des données s'emboîte. Vous apprendrez les principes fondamentaux des mathématiques et des statistiques informatiques, ainsi que certains pseudocodes utilisés aujourd'hui par les scientifiques et les analystes de données. Vous vous familiariserez avec l'apprentissage automatique, découvrirez les modèles statistiques qui vous aideront à prendre le contrôle et à naviguer dans les ensembles de données les plus denses, et découvrirez comment créer des visualisations puissantes qui communiquent la signification de vos données.
Ce que vous apprendrez :
⬤ Connaître les cinq étapes les plus importantes de la science des données.
⬤ Utilisez vos données intelligemment et apprenez à les manipuler avec précaution.
⬤ Les données de la science de l'information sont un élément essentiel de l'analyse des données.
⬤ Les cours de science des données vous permettront de vous familiariser avec les probabilités, le calcul et l'utilisation de modèles statistiques pour contrôler et nettoyer vos données et obtenir des résultats exploitables.
⬤ Construire et évaluer des modèles d'apprentissage automatique de base.
⬤ Explorer les mesures les plus efficaces pour déterminer le succès de vos modèles d'apprentissage automatique.
⬤ Créer des visualisations de données qui communiquent des informations exploitables.
⬤ Lisez et appliquez les concepts de l'apprentissage automatique à vos problèmes et faites des prédictions réelles.
A qui s'adresse ce livre :
Vous devez avoir une bonne connaissance de l'algèbre de base et vous sentir à l'aise pour lire des extraits de R/Python ainsi que du pseudo-code. Vous devez avoir envie d'apprendre et d'appliquer les techniques présentées dans ce livre sur vos propres données ou sur celles qui vous sont fournies. Si vous avez des compétences mathématiques de base mais que vous souhaitez les appliquer à la science des données, ou si vous avez de bonnes compétences en programmation mais que vous n'avez pas de connaissances en mathématiques, ce livre est fait pour vous.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781785887918 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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