Data Science Do Zero | Joel Grus
Joel Grus
Para dominar data science, não basta conhecer ferramentas como bibliotecas e frameworks; é fundamental compreender os princípios e ideias que sustentam a área. Atualizada para Python 3.6, a segunda edição de Data Science do Zero oferece uma abordagem única: aprender a dinâmica das ferramentas e algoritmos implementando-os do zero.
Neste livro, o autor Joel Grus apresenta aos leitores (com noções básicas de matemática e programação) insights práticos para se familiarizar com as operações e estatísticas essenciais em data science. Além disso, o livro desenvolve as habilidades necessárias para uma carreira como cientista de dados. Com novos conteúdos sobre aprendizado profundo, estatística e processamento de linguagem natural, esta edição ensina como extrair valor em meio ao vasto mar de dados disponível.
O que você vai encontrar:
- Curso intensivo de Python
- Introdução à álgebra linear, estatística e probabilidade, com dicas para aplicação prática em data science
- Técnicas para coleta, exploração, limpeza e manipulação de dados
- Fundamentos do aprendizado de máquina e prática com modelos como k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão linear e logística, árvores de decisão, redes neurais e agrupamento
- Sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, análise de redes, MapReduce e bancos de dados
Description
Joel Grus
Para dominar data science, não basta conhecer ferramentas como bibliotecas e frameworks; é fundamental compreender os princípios e ideias que sustentam a área. Atualizada para Python 3.6, a segunda edição de Data Science do Zero oferece uma abordagem única: aprender a dinâmica das ferramentas e algoritmos implementando-os do zero.
Neste livro, o autor Joel Grus apresenta aos leitores (com noções básicas de matemática e programação) insights práticos para se familiarizar com as operações e estatísticas essenciais em data science. Além disso, o livro desenvolve as habilidades necessárias para uma carreira como cientista de dados. Com novos conteúdos sobre aprendizado profundo, estatística e processamento de linguagem natural, esta edição ensina como extrair valor em meio ao vasto mar de dados disponível.
O que você vai encontrar:
- Curso intensivo de Python
- Introdução à álgebra linear, estatística e probabilidade, com dicas para aplicação prática em data science
- Técnicas para coleta, exploração, limpeza e manipulação de dados
- Fundamentos do aprendizado de máquina e prática com modelos como k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão linear e logística, árvores de decisão, redes neurais e agrupamento
- Sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, análise de redes, MapReduce e bancos de dados
