Data Science для новичков

Data Science для новичков

Руслан Назаров

Книга для тех, кто хочет разобраться в искусственном интеллекте, и даже заработать на этом. Основные сведения по статистике, программированию и нейронным сетям. И все это объяснется просто. Дополнительные сведения по языку Python позволят научиться программированию. Книга пригодится всем, кто учится программированию, Data Science, нейронным сетям.

Data Science для новичков

Руслан Назаров

© Руслан Назаров, 2023

ISBN 978-5-0060-2886-9

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

От автора

В этой книге я собрал все 1) важные и 2) базовые знания по Data Science.

В книге код дан так, как вы его увидите в Visual Studio Code.

По тексту много ссылок на другие книги, учебники, пособия в онлайне. Рекомендуется ознакомиться с этими материалами. Моя книга может служить только своеобразным путеводителем на начальном уровне для всех, кто желает стать специалистом по Data Science.

Принципы образования

Здесь я собрал несколько практических советов, принципов самообразования.

1. Прежде, чем начинать изучение новой науки, надо понять зачем вы это делаете. Карьера, деньги? Да, многие учатся ради этого. Но это слишком незначительно для человека. Деньги и карьера могут быть побочным продуктом от учебы, но не должны быть основными причинами. Ставьте себе великие цели. Если беретесь за математику, то ваша цель – решить одну из задач Гилберта. Если беретесь за DS, то ваша задача – изобрести искусственный интеллект.

Не меньше этого. Пускай даже в итоге это у вас не получится, но идти надо по пути великих целей. Только так вы сможете убедить себя, что огромные усилия, которые вы будете прикладывать, стоят того. Только так вы сможет сделать учебу интересной для себя.

2. Ваш план образования должен иметь два направления: сложное и простое. Например, сложное – математика, простое – публицистические книги про ИИ, основы программирования. Почему? Чтобы мозг не скучал.

И чтобы мозг понимал, что вы занимаетесь сложной задачей и поэтому мозг должен работать максимально эффективно. Кроме того, пока мозг не ощущает опасность, он не начинает работать на максимальном уровне. Теория вероятностей вполне может быть такой опасностью. Делить учебу на сложные и простые занятия важно еще и потому, что так можно эффективно расходовать время. Если вы слишком заняты другими делами, вы болеете или устали, то можно взять легкие дела из плана учебы.