На нашем сайте вы можете читать онлайн «Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
06 апреля 2023
Краткое содержание книги Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Джордан Голдмейер) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
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.
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Однако как только фирмы начали приспосабливаться к большим данным, в период с 2015 по 2018 год акцент во многих фирмах снова сместился, на этот раз в сторону искусственного интеллекта. Сбор, хранение и анализ больших данных уступили место машинному обучению, обработке естественного языка и автоматизации.
В основе этих быстрых сдвигов фокуса лежал ряд допущений относительно данных и аналитики, распространенных внутри организаций. Я рад сообщить, что книга «Разберись в Data Science» разрушает многие из них и делает это весьма своевременно.
Допущение 1. Аналитика, большие данные и ИИ – совершенно разные явления.
Многие полагают, что «традиционная» аналитика, большие данные и ИИ – это отдельные явления. Однако авторы книги «Разберись в Data Science» справедливо считают, что эти вещи тесно связаны друг с другом.
Допущение 2. В этой песочнице могут играть только дата-сайентисты.
Мы часто прославляли дата-сайентистов, полагая, что только они способны эффективно работать с данными и аналитикой. Тем не менее в настоящее время зарождается важная тенденция к демократизации этих идей, и все больше организаций расширяют полномочия «гражданских специалистов по работе с данным». Автоматизированные инструменты машинного обучения упрощают создание моделей, которые отлично справляются с прогнозированием.
Допущение 3.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!
Похожие книги
