La scienza dei dati da zero: La guida numero uno sulla scienza dei dati per tutto ciò che uno scienziato dei dati deve sapere: Python, Algebra Lineare, Statistica, Coding, A

Recensioni dei lettori

Il libro è una guida introduttiva alla scienza dei dati e a Python, apprezzata per le sue spiegazioni passo-passo e la sua semplicità per i principianti. Tuttavia, è stato criticato per l'eccessiva genericità, la mancanza di profondità e l'insufficiente correzione delle bozze.

Spiegazioni facili da capire, ottimo per i principianti, fornisce una panoramica generale della scienza dei dati e utili esempi di programmi relativi alle reti neurali.

Manca di specificità e profondità, contiene molte generalizzazioni, una correzione approssimativa e alcuni lettori l'hanno trovato poco informativo o troppo complesso con frammenti di codice irrilevanti.

(basato su 12 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Science From Scratch: The #1 Data Science Guide For Everything A Data Scientist Needs To Know: Python, Linear Algebra, Statistics, Coding, A

Contenuto del libro:

Il potere della scienza dei dati

Se state cercando di intraprendere una nuova carriera molto richiesta, allora dovete continuare a leggere.

Gli scienziati dei dati stanno cambiando il modo in cui i big data vengono utilizzati in diverse istituzioni.

I big data sono ovunque, ma senza la persona giusta che li interpreti non significano nulla.

Quindi, dove trovano le aziende queste persone che le aiutano a cambiare il loro business?

Potreste essere voi quella persona

È ormai una verità universale che le aziende sono piene di dati.

Con l'uso dei big data, la sanità statunitense potrebbe ridurre la spesa sanitaria di 300-450 miliardi di dollari.

È facile intuire che il valore dei big data risiede nell'analisi e nell'elaborazione di tali dati, ed è qui che entra in gioco la scienza dei dati.

Data Science from Scratch include:

⬤ Informazioni approfondite su cosa sia la scienza dei dati e perché sia importante.

⬤ I prerequisiti necessari per iniziare a lavorare nel campo della scienza dei dati.

⬤ Cosa significa essere uno scienziato dei dati.

⬤ Il ruolo dell'hacking e del coding nella scienza dei dati.

⬤ I diversi linguaggi di codifica che possono essere utilizzati nella scienza dei dati.

⬤ Perché python è così importante.

⬤ Come usare l'algebra lineare e la statistica.

⬤ Le diverse applicazioni della scienza dei dati.

⬤ Come lavorare con i dati attraverso il munging, la pulizia e altro ancora.

E molto altro ancora.

L'uso della scienza dei dati aggiunge molto valore alle aziende e continueremo a vedere crescere il bisogno di data scientist.

Con l'evoluzione delle aziende e di Internet, cambierà anche la scienza dei dati. Ciò significa che è importante essere flessibili.

Quando la scienza dei dati può ridurre i costi di spesa di miliardi di dollari nel settore sanitario, perché aspettare a buttarsi?

Se volete iniziare una nuova carriera in continua crescita, non aspettate oltre. Acquistate questo libro oggi stesso.