Litgu.ru - Литературный Гуру

Название: Разберись в Data Science: как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Автор: Алекс Дж. Гатман, Джордан Голдмейер
Издательство: Эксмо
Год: 2023
Страниц: 296
Язык: русский
Формат: pdf, fb2, epub
Размер: 12.3 MB

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 этой книге вы познакомитесь с инструментами, терминами и образом мышления, необходимыми для навигации по промышленному комплексу науки о данных. Вы научитесь понимать данные и связанные с ними проблемы на более глубоком уровне, критически относиться к данным и результатам, с которыми сталкиваетесь, а также разумно говорить обо всем, что касается данных. Короче говоря, вы станете главным по данным.

Многие полагают, что «традиционная» аналитика, большие данные и искусственный интеллект (ИИ) – это отдельные явления. Однако авторы книги «Разберись в Data Science» справедливо считают, что эти вещи тесно связаны друг с другом. Все они требуют статистического мышления, использования традиционных аналитических подходов, вроде регрессионного анализа, а также методов визуализации данных. Предиктивная аналитика – это, по сути, то же самое, что и контролируемое машинное обучение. Кроме того, большинство методов анализа данных работают с наборами данных любого размера. Короче говоря, главный по данным может эффективно работать во всех трех областях, так что заострять внимание на различиях между ними не очень продуктивно.

Эта книга поможет вам построить ментальную модель для понимания науки о данных, статистики и машинного обучения. Ментальная модель – это «упрощенное представление наиболее важных элементов некоторой предметной области, достаточное для решения проблем». Думайте о ней как о хранилище в вашем мозгу, в которое вы можете поместить информацию. Некоторые книги и статьи начинаются со списка определений: «Машинное обучение – это…», «Глубокое обучение – это…» и так далее. Чтение технических определений в отсутствие ментальной модели, в которую эту информацию можно было бы вписать, похоже на скупку одежды, которую вам негде хранить. Рано или поздно вся она окажется на свалке. Однако с помощью ментальной модели вы научитесь понимать, думать и говорить на языке данных. Вы станете главным по данным.

В частности, прочитав эту книгу, вы сможете:

– Думать статистически и понимать, какую роль вариации играют в вашей жизни и процессе принятия решений.
– Разбираться в данных – разумно говорить и задавать правильные вопросы о статистике и результатах, с которыми сталкиваетесь на рабочем месте.
– Осознавать истинное положение вещей в сфере машинного обучения, текстовой аналитики, глубокого обучения и искусственного интеллекта.
– Избегать распространенных ловушек при работе с данными и их интерпретации.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.





ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!

Нашел ошибку? Есть жалоба? Жми!
Пожаловаться администрации