Scienza dei dati: suggerimenti e trucchi per imparare efficacemente le teorie della scienza dei dati

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Titolo originale:

Data Science: Tips and Tricks to Learn Data Science Theories Effectively

Contenuto del libro:

Secondo una battuta popolare, uno scienziato dei dati è colui che conosce l'informatica più di uno statistico e la statistica più di un informatico. Sebbene questo sia in gran parte vero, per diventare un buon data scientist è necessario padroneggiare non solo queste due aree chiave, ma anche alcune teorie e modelli cruciali per questo campo. Tuttavia, questo settore si è rivelato molto difficile da comprendere. Gli scienziati dei dati si stufano facilmente delle varie teorie e dei modelli che devono padroneggiare per eccellere in questo campo.

Il tasso di crescita della scienza dei dati oggi l'ha resa un'area di riferimento per gli studi informatici. Gli scienziati dei dati sono necessari praticamente in tutti i campi e le carriere. Piattaforme come Facebook, Twitter e anche siti professionali come LinkedIn sono resi efficaci dai data scientist. Il servizio di uno scienziato dei dati è necessario in professioni come le organizzazioni commerciali e finanziarie, le banche, i centri di assistenza sanitaria e persino gli studi legali.

Questo libro fornisce una spiegazione dettagliata delle teorie, degli algoritmi, delle statistiche e delle analisi applicabili al dominio della scienza dei dati. Fornisce una guida passo passo su come vengono implementate le varie teorie della scienza dei dati. Spiega in dettaglio la differenza tra i due principali tipi di regressioni: regressioni lineari e non lineari. Spiega in dettaglio aree interessanti come la programmazione R, l'asta, l'estrazione e l'analisi dei dati, gli algoritmi e molte altre.

La scienza dei dati implica la padronanza delle statistiche applicabili al settore. In questo libro vengono fornite formule per esaminare aree chiave come la gestione dei dati, l'analisi dei dati e l'implementazione dei dati.

Il libro è consigliato a tutti i lettori interessati che aspirano a distinguersi nel campo della scienza dei dati.