Data Science, инсайдерская информация для новичков, включая язык R, О Нил К., Шатт Р., 2019

К сожалению, на данный момент у нас невозможно бесплатно скачать полный вариант книги.

Но вы можете попробовать скачать полный вариант, купив у наших партнеров электронную книгу здесь.

Также можно купить бумажную версию книги здесь.


Data Science, инсайдерская информация для новичков, включая язык R, О'Нил К., Шатт Р., 2019.

Data Science (исследование данных) — одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Изучение данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель. Эта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима. Эта книга увлекательно и доступно рассказывает о:
• байесовском методе;
• статистических алгоритмах;
• финансовом моделировании;
• рекомендательных движках;
• визуализации данных;
• MapReduce.

Data Science, инсайдерская информация для новичков, включая язык R, О'Нил К., Шатт Р., 2019



1 Введение: что такое наука о данных.

В последние несколько лет вокруг «науки о данных» или «больших данных» было много шумихи. Первая, вполне обоснованная, реакция на все это — смесь скептицизма и смущения. Действительно, наши реакции (Кэти и Рэйчел) были именно такими. И мы потакали своим заблуждениям. Сначала каждая сама по себе. А позже вместе, собираясь по средам за завтраком. Однако нас не покидало ощущение, будто в этом действительно есть нечто, возможно, глубокое и мудрое, представляющее новую парадигму мышления относительно сферы данных. Вероятно, появилось ощущение, что изменение парадигмы сделает нас сильнее. И вместо того, чтобы игнорировать все это, мы решили разобраться более тщательно. Но прежде, чем двигаться дальше, разберемся, что именно вызывает сомнения и недопонимание. Вероятно, у вас они тоже есть. Затем мы расскажем, каким образом пришли к заключениям, в результате которых Рэйчел составила курс по Data Science в Колумбийском университете, Кэти опубликовала его в своем блоге, а вы сейчас читаете эту книгу.

Оглавление.

Предисловие Рэйчел Шатт.
Благодарности.
Глава 1. Введение: что такое наука о данных.
Глава 2. Статистический анализ, разведочный анализ данных и процесс их научного исследования.
Глава 3. Алгоритмы.
Глава 4. Фильтры спама, наивный классификатор Байеса и перебор данных.
Глава 5. Логистическая регрессия.
Глава 6. Метки времени и финансовое моделирование.
Глава 7. Извлечение смысла из данных.
Глава 8. Рекомендательные механизмы: создание ориентированных на пользователя масштабируемых информационных продуктов.
Глава 9. Визуализация данных и выявление мошенничества.
Глава 10. Социальные сети и журналистика данных.
Глава 11. Причинность.
Глава 12. Эпидемиология.
Глава 13. Уроки, извлеченные из соревнований поданным: утечка данных и оценка моделей.
Глава 14. Проектирование данных: MapReduce, Pregel и Hadoop.
Глава 15. Мнения студентов.
Глава 16. Исследователи данных нового поколения, завышенная самооценка и этика.
Об авторах.
Об иллюстрации на обложке.

Купить .

По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.


Дата публикации:






Теги: :: :: :: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2021-08-01 23:15:45