Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie

Analityka danych to jedna z najbardziej dynamicznie rozwijających się dziedzin współczesnej nauki, która oferuje liczne możliwości kariery. Eksperci w tej dziedzinie, potrafiący wydobywać wartościowe informacje z zebranych danych, mogą liczyć na ciekawe, a zarazem dobrze płatne stanowiska. Aby jednak osiągnąć sukces jako analityk danych, konieczne jest posiadanie wiedzy z zakresu matematyki, statystyki oraz umiejętności programistycznych. Ważną rolę odgrywają także zdolności w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego. W związku z tym rozpoczęcie przygody z nauką o danych wymaga zdobycia solidnych podstaw i ich dokładnego zrozumienia.

W przewodniku tym zawarto kluczowe aspekty związane z nauką o danych. Omawia on podstawowe koncepcje z dziedziny matematyki i statystyki oraz przedstawia metody tworzenia narzędzi i działania najbardziej istotnych algorytmów. Konstrukcja książki została zaprojektowana z myślą o maksymalnej przejrzystości i zrozumiałości poszczególnych implementacji. Przykłady są opracowane w Pythonie, który dzięki szerokiemu wachlarzowi użytecznych bibliotek, szczególnie ułatwia pracę z danymi. Drugie wydanie książki zostało rozszerzone o nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka, przetwarzanie języka naturalnego oraz działania na bardzo dużych zbiorach danych, które są nieodzownymi narzędziami współczesnego analityka danych.

Książka obejmuje między innymi:

- elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa

- metody zbierania, oczyszczania i eksploracji danych

- algorytmy dla modeli analizy danych

- podstawy uczenia maszynowego

- systemy rekomendacji oraz przetwarzanie języka naturalnego

- analizę sieci społecznościowych i algorytm MapReduce

Zbuduj swoje kompetencje w nauce o danych opierając się na solidnych fundamentach!