Cargando…
Data science od podstaw : analiza danych w Pythonie /
Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warun...
| Clasificación: | Libro Electrónico |
|---|---|
| Autores principales: | , |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Polaco Inglés |
| Publicado: |
Gliwice :
Helion,
[2022]
|
| Edición: | Wydanie II. |
| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
MARC
| LEADER | 00000cam a22000007i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | OR_on1382343069 | ||
| 003 | OCoLC | ||
| 005 | 20231017213018.0 | ||
| 006 | m o d | ||
| 007 | cr cnu|||unuuu | ||
| 008 | 230613s2022 pl a ob 001 0 pol d | ||
| 040 | |a ORMDA |b eng |e rda |e pn |c ORMDA |d OCLCF |d OCLCO | ||
| 020 | |a 9788383221328 |q (electronic bk.) | ||
| 020 | |a 8383221320 |q (electronic bk.) | ||
| 035 | |a (OCoLC)1382343069 | ||
| 037 | |a 9788383221328 |b O'Reilly Media | ||
| 041 | 1 | |a pol |h eng | |
| 050 | 4 | |a QA76.9.D3 | |
| 082 | 0 | 4 | |a 005.75/65 |2 23/eng/20230613 |
| 049 | |a UAMI | ||
| 100 | 1 | |a Grus, Joel |c (Software engineer), |e author. | |
| 240 | 1 | 0 | |a Data science from scratch. |l Polish |
| 245 | 1 | 0 | |a Data science od podstaw : |b analiza danych w Pythonie / |c Joel Grus ; tłumaczenie, Wojciech Bombik. |
| 250 | |a Wydanie II. | ||
| 264 | 1 | |a Gliwice : |b Helion, |c [2022] | |
| 300 | |a 1 online resource (352 pages) : |b illustrations | ||
| 336 | |a text |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |a computer |b c |2 rdamedia | ||
| 338 | |a online resource |b cr |2 rdacarrier | ||
| 504 | |a Includes bibliographical references and index. | ||
| 520 | |a Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie ję̨zyka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. | ||
| 590 | |a O'Reilly |b O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition | ||
| 650 | 0 | |a Python (Computer program language) | |
| 650 | 0 | |a Data mining. | |
| 650 | 0 | |a Data mining |x Mathematics. | |
| 650 | 0 | |a Data structures (Computer science) | |
| 650 | 6 | |a Python (Langage de programmation) | |
| 650 | 6 | |a Exploration de données (Informatique) | |
| 650 | 6 | |a Exploration de données (Informatique) |x Mathématiques. | |
| 650 | 6 | |a Structures de données (Informatique) | |
| 650 | 7 | |a Data mining |2 fast | |
| 650 | 7 | |a Data mining |x Mathematics |2 fast | |
| 650 | 7 | |a Data structures (Computer science) |2 fast | |
| 650 | 7 | |a Python (Computer program language) |2 fast | |
| 700 | 1 | |a Bombik, Wojciech, |e author. | |
| 856 | 4 | 0 | |u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9788383221328/?ar |z Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
| 994 | |a 92 |b IZTAP | ||