Data Science from Scratch 2e

Pour vraiment apprendre la science des données, vous ne devez pas seulement maîtriser les outils tels que les bibliothèques, frameworks, modules et kits d'outils de science des données, mais aussi comprendre les idées et principes sous-jacents. Cette deuxième édition mise à jour de "Data Science from Scratch", actualisée pour Python 3.6, vous montre comment ces outils et algorithmes fonctionnent en les implémentant depuis le début.

Si vous avez un talent pour les mathématiques et quelques connaissances en programmation, l'auteur Joel Grus vous aidera à vous familiariser avec les mathématiques et la statistique qui sont au cœur de la science des données, ainsi qu'avec les compétences en hacking dont vous avez besoin pour commencer en tant que data scientist. Ce livre mis à jour est rempli de nouveau matériel sur l'apprentissage profond, la statistique et le traitement du langage naturel, et vous montre comment trouver les informations précieuses dans l'abondance de données désordonnées d'aujourd'hui.

• Obtenez un cours intensif en Python
• Apprenez les bases de l'algèbre linéaire, de la statistique et des probabilités ainsi que leur application en science des données
• Collectez, explorez, nettoyez, traitez et manipulez des données
• Plongez dans les fondamentaux de l'apprentissage automatique
• Implémentez des modèles tels que les k-plus proches voisins, Naïve Bayes, régression linéaire et logistique, arbres de décision, réseaux neuronaux et clustering
• Explorez les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données.