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

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
Кроме того, специалисты по работе с данными далеко не всегда способны понятно объяснить те или иные вещи. Итак, существует пробел в общении.
Данные на рабочем месте
Ваши проблемы с данными, скорее всего, не грозят обрушением мировой экономики или неправильным предсказанием результатов следующих президентских выборов в США, но контекст этих историй имеет значение. Если недопонимание и ошибки в критическом мышлении случаются на глазах у всего мира, то, вероятно, это происходит на вашем рабочем месте.
Это происходило и на нашем рабочем месте и отчасти по нашей вине.
Сцена в зале заседаний
Поклонникам научной фантастики и приключенческих фильмов хорошо знакома такая сцена: герой сталкивается, казалось бы, с нерешаемой задачей, и мировые лидеры и ученые собираются вместе, чтобы обсудить ситуацию. Один из ученых, самый занудный среди всей группы, предлагает идею, используя непонятный жаргон, а генерал обрывает его, требуя «говорить по-человечески».
Мы часто обсуждали этот сюжет в контексте нашей роли исследователей для федерального правительства. Почему? Потому что нам казалось, что ситуация никогда не разворачивалась таким образом.
Мы представляли нашу работу людям, смотревшим на нас пустыми глазами, которые вяло кивали, а иногда почти засыпали. Мы наблюдали за тем, как сбитые с толку зрители воспринимали все, что мы говорили, без единого вопроса. Их либо впечатляло то, какими умными мы казались, либо им было скучно, потому что они ничего не понимали.
Мы: «Проведя анализ бинарной переменной отклика методом контролируемого обучения с использованием множественной логистической регрессии, мы получили вневыборочную производительность со специфичностью 0,76 и несколько статистически значимых независимых переменных с использованием значений альфа равных 0,05».





