SOWA OPAC : Biblioteka Publiczna w Dzielnicy Wola m.st. Warszawy. Katalog

1 wynik

Książka

W koszyku

oceń

Podstawy matematyki w data science : algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka / Thomas Nield ; przekład: Grzegorz Werner. - Gliwice : Helion, © 2023. - 286, [2] strony : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Nield Thomas. Werner Grzegorz

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych Informatycy

Temat

Algebra liniowa Analiza matematyczna Data science Matematyka Przetwarzanie danych Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka matematyczna

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Matematyka

Indeks.

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty. To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania! Dzięki książce nauczysz się: używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych ; posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną ; opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy ; manipulować wektorami i macierzami ; łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji ; unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data science.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

III Czytelnia Naukowa (Solidarności 90)

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 73795 (1 egz.)