Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

Tekst
2
Arvustused
Loe katkendit
Märgi loetuks
Kuidas lugeda raamatut pärast ostmist
Raamatu kirjeldus

Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.


В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Täpsemad andmed
Vanusepiirang:
12+
Lisatud LitResi:
06 aprill 2023
Tõlke kuupäev:
2023
Kirjutamiskuupäev:
2021
Maht:
350 lk. 79 illustratsiooni
ISBN:
978-5-04-184971-9
Tõlkija:
Михаил Райтман
Kirjastaja:
Бомбора
Copyright:
Эксмо
Sisukord
Raamat Джордан Голдмейер "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — laadige alla epub, mobi, fb2, txt, pdf või lugege veebis. Kirjutage kommentaare ja ülevaateid, hääletage oma lemmiku poolt.
Tsitaadid 1

Чтение технических определений в отсутствие ментальной модели, в которую эту информацию можно было бы вписать, похоже на скупку одежды, которую вам негде хранить

+2fb_2376678215691017

Selle raamatu lugejad loevad ka

Отзывы 2

Сначала популярные
Alexander

+ является подробным и методичным введением в мир науки о данных.

+ упор на практическую сторону науки о данных. Примеры из реальной жизни и практические упражнения

+подчеркивает важность критического мышления и аналитического подхода в области данных.Это не просто обучающий материал по работе с инструментами и техниками, но и наставление о том, как развить навыки рассуждения и принятия решений на основе данных.

+ действительно хорошие ссылки и рекомендации книг по теме


- некоторые аспекты работы ds не описываются вообще от слова совсем. Это странно.

Нурлан Сандыбаев

Автор описывает больше практическую сторону проблемы. Будет полезна начинающим специалистам как дополнение к базе.

Не в полной мере раскрывается тема работы с данными как таковыми, которые непосредственно используются в теоретической части, и в применимости непосредственно к полевым работам.

Оставьте отзыв