Data Science from Scratch 2e

Um Data Science wirklich zu lernen, sollten Sie nicht nur die Werkzeuge wie Data-Science-Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits beherrschen, sondern auch die zugrunde liegenden Ideen und Prinzipien verstehen. Diese aktualisierte zweite Auflage von "Data Science from Scratch", die für Python 3.6 aktualisiert wurde, zeigt Ihnen, wie diese Werkzeuge und Algorithmen funktionieren, indem sie von Grund auf implementiert werden.

Wenn Sie ein Talent für Mathematik und einige Programmierkenntnisse haben, wird Ihnen der Autor Joel Grus helfen, sich mit der Mathematik und Statistik, die im Kern der Data Science stehen, sowie mit den Hacking-Fähigkeiten, die Sie benötigen, um als Data Scientist zu starten, vertraut zu machen. Dieses aktualisierte Buch ist vollgepackt mit neuem Material zu Deep Learning, Statistik und natürlicher Sprachverarbeitung und zeigt Ihnen, wie Sie die wertvollen Informationen im heutigen unübersichtlichen Datenüberfluss finden.

• Erhalten Sie einen Crashkurs in Python
• Lernen Sie die Grundlagen der linearen Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeit sowie deren Anwendung in der Data Science
• Sammeln, erkunden, bereinigen, verarbeiten und manipulieren Sie Daten
• Tauchen Sie ein in die Grundlagen des maschinellen Lernens
• Implementieren Sie Modelle wie k-nächste Nachbarn, Naïve Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Clusterbildung
• Erkunden Sie Empfehlungssysteme, natürliche Sprachverarbeitung, Netzwerk-Analyse, MapReduce und Datenbanken.