توضیحات
Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but they’re also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. In this book, you’ll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing themfrom scratch.
If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with hacking skills you need to get started as a data scientist. Today’s messy glut of data holds answers to questions no one’s even thought to ask. This book provides you with the know-how to dig those answers out.
Get a crash course in Python
Learn the basics of linear algebra, statistics, and probability–and understand how and when they’re used in data science
Collect, explore, clean, munge, and manipulate data
Dive into the fundamentals of machine learning
Implement models such as k-nearest Neighbors, Naive Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering
Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
کتابخانههای علوم داده، چارچوبها، ماژولها و جعبهابزارها برای انجام علم داده عالی هستند، اما آنها همچنین راه خوبی برای فرو رفتن در این رشته بدون درک واقعی علم داده هستند. در این کتاب، شما خواهید آموخت که چگونه بسیاری از اساسیترین ابزارها و الگوریتمهای علم داده با پیادهسازی آنهااز ابتدا کار میکنند.
اگر در ریاضیات و برخی موارد استعداد دارید. مهارت های برنامه نویسی، نویسنده جوئل گروس به شما کمک می کند تا با ریاضیات و آمار در هسته علم داده راحت باشید، و با مهارت های هک باید به عنوان یک دانشمند داده شروع کنید. انبوه اطلاعات درهم و برهم امروزی پاسخی به سوالاتی دارد که حتی فکرش را هم نمی کرد بپرسد. این کتاب دانش لازم را برای یافتن این پاسخ ها در اختیار شما قرار می دهد.
یک دوره آموزشی در پایتون دریافت کنید
مبانی جبر خطی، آمار و احتمالات را بیاموزید– و درک کنید که چگونه و چه زمانی از آنها در علم داده استفاده می شود
جمع آوری، کاوش، پاکسازی، حذف و دستکاری داده ها
در اصول یادگیری ماشینی غوطه ور شوید
مدل هایی مانند k-nearest Neighbors را پیاده سازی کنید ، بیز ساده، رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، شبکه های عصبی و خوشه بندی
کاوش سیستم های توصیه کننده، پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل شبکه، MapReduce و پایگاه های داده
tag : دانلود کتاب علم داده از ابتدا: اولین اصول با پایتون , Download علم داده از ابتدا: اولین اصول با پایتون , دانلود علم داده از ابتدا: اولین اصول با پایتون , Download Data Science from Scratch: First Principles with Python Book , علم داده از ابتدا: اولین اصول با پایتون دانلود , buy علم داده از ابتدا: اولین اصول با پایتون , خرید کتاب علم داده از ابتدا: اولین اصول با پایتون , دانلود کتاب Data Science from Scratch: First Principles with Python , کتاب Data Science from Scratch: First Principles with Python , دانلود Data Science from Scratch: First Principles with Python , خرید Data Science from Scratch: First Principles with Python , خرید کتاب Data Science from Scratch: First Principles with Python ,

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.