Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем. "Наука о данных" уже переведена на японский, корейский и китайский языки. Цитаты Сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций. Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью анализа больших наборов данных. Как правило, наука о данных становится полезной, когда у нас есть большое количество примеров и когда выявляемые закономерности слишком сложны, чтобы человек мог обнаружить их самостоятельно. Для аналитиков, программистов и всех тех, кому интересно понять, что такое наука о данных и как ее можно использовать в работе Делитесь вашим мнением о книге в соцсетях с хэштегом #наукаоданных.

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем. "Наука о данных" уже переведена на японский, корейский и китайский языки. Цитаты Сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций. Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью анализа больших наборов данных. Как правило, наука о данных становится полезной, когда у нас есть большое количество примеров и когда выявляемые закономерности слишком сложны, чтобы человек мог обнаружить их самостоятельно. Для аналитиков, программистов и всех тех, кому интересно понять, что такое наука о данных и как ее можно использовать в работе Делитесь вашим мнением о книге в соцсетях с хэштегом #наукаоданных.

Для того чтобы понять мир, необходимо собрать и проанализировать данные о нем. Объединение последних технологических тенденций предоставляет новые возможности для применения анализа данных к более сложным задачам, чем когда-либо прежде. Емкость компьютерных хранилищ увеличивается экспоненциально; хранение данных сейчас стало настолько дешевым, что компьютерным системам почти невозможно ничего забыть. Сенсорные устройства все шире и шире контролируют все, за чем только можно наблюдать: потоки видео, действия в социальных сетях и местоположение всего, что перемещается. Сетевая вычислительная среда позволяет использовать огромные количества машин для манипулирования этими данными. Каждый раз, когда вы осуществляете поиск в Google, задействуются сотни компьютеров, тщательно исследующие все ваши предыдущие действия, только для того, чтобы решить, какая реклама является наилучшей для демонстрации именно вам. Результатом всего этого стало рождение науки о данных - новой области, посвященной максимизации значения обширных коллекций информации. Как дисциплина, наука о данных находится где-то на пересечении статистики, информатики и машинного обучения, но стоит она отдельно, как самостоятельный персонаж. Эта книга служит введением в науку о данных, сосредоточиваясь на навыках и принципах, необходимых для построения систем, предназначенных для анализа и интерпретации данных.

Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы. Вместе с Джоэлом Грас и его книгой: - Пройдите интенсивный курс языка Python - Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных - Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными - Окунитесь в основы машинного обучения - Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации - Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных "Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных". Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г. Об авторе Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных.

Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы. Вместе с Джоэлом Грас и его книгой: - Пройдите интенсивный курс языка Python - Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных - Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными - Окунитесь в основы машинного обучения - Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации - Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных "Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных". Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г. Об авторе Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных.

Книга об обработке данных (Data Science) и машинном обучении на языке Python

Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных. Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой. Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета. Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python. Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое. В книге... • Настройка Python для науки о данных • Работа c Jupyter Notebook • Сбор и формирование данных • Графика с использованием MatPlotLib • Способы анализа данных • Как получить больше от Python • Полезные алгоритмы науки о данных • Десять важных ресурсов данных

Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных. Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой. Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета. Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python. Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое. В книге... • Настройка Python для науки о данных • Работа c Jupyter Notebook • Сбор и формирование данных • Графика с использованием MatPlotLib • Способы анализа данных • Как получить больше от Python • Полезные алгоритмы науки о данных • Десять важных ресурсов данных

Книга об обработке данных (Data Science) и машинном обучении на языке Python

Книга "Python Data Science Handbook" - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Линия УМК "Классический курс (10-11 классы) (Базовый/Профильный)" Пособие входит в учебно-методический комплект "Классический курс" по физике и содержит ответы на вопросы и решения задач из учебника для 10 класса авторов Г. Я. Мякишева, Б. Б. Буховцева, Н. Н. Сотского. Кроме этого, в пособии представлены решения наиболее сложных задач из сборника задач по физике автора Н. А. Парфентьевой, входящего в состав учебно-методического комплекта "Классический курс".

На английском языке с параллельным русским текстом. Миниатюрное издание. В издание вошли баллады, поэтические произведения Дж. Чосера, Г. Г. Серрея, Э. Спенсера, У. Рэли, Ф. Сидни, У. Шекспира, Дж. Донна, Дж. Мильтона, А. Поупа, Дж. Томпсона, Э. Дарвина, Дж. Макферсона, Р. Б. Шеридана, У. Блейка, Р. Бернса, У. Вордсворта, В. Скотта, Р. Саути, Ч. Лэма, Т. Кемпбелла, Т. Мура, Дж. Г. Байрона, Ч. Вольфа, П. Б. Шелли, Дж. Китса, Т. Гуда, А. Теннисона, Ч. Кингсли, Д. Г. Россетти, К. Россетти, Л. Кэррола, Р. Л. Стивенсона, О. Уайльда.