The Handbook of Data Science and AI: Generare valore dai dati con l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati

Recensioni dei lettori

Il libro è apprezzato per la copertura completa degli argomenti della scienza dei dati e per i contributi di vari autori, che lo rendono prezioso sia per i principianti che per gli esperti. Tuttavia, alcuni recensori esprimono insoddisfazione per le condizioni del libro ricevuto e segnalano problemi di correzione e formattazione.

⬤ Copertura completa di tutti gli aspetti della scienza dei dati
⬤ adatto sia ai principianti che agli esperti
⬤ autori diversi forniscono prospettive diverse
⬤ i capitoli possono essere letti indipendentemente
⬤ spiega i concetti alla base delle equazioni in contesti pratici.

⬤ Problemi con le condizioni fisiche del libro (annotazioni e codici usati)
⬤ necessita di correzione di errori
⬤ alcuni capitoli possono essere impegnativi per i principianti
⬤ inclusione non necessaria di codice.

(basato su 8 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics

Contenuto del libro:

Data Science, Big Data e Intelligenza Artificiale sono attualmente alcuni dei concetti più discussi nell'industria, nella pubblica amministrazione e nella società, ma anche i più incompresi. Questo libro chiarisce questi concetti e fornisce le conoscenze pratiche per applicarli. Caratteristiche:

- Una panoramica completa dei vari campi di applicazione della scienza dei dati.

- Casi di studio tratti dalla pratica per rendere tangibili i concetti descritti.

- Esempi pratici per aiutarvi a realizzare semplici progetti di analisi dei dati.

Il libro affronta il tema della scienza dei dati da diversi punti di vista. In particolare, vi mostrerà come costruire piattaforme di dati e applicare strumenti e metodi di data science. Lungo il percorso, vi aiuterà a capire - e a spiegare ai vari stakeholder - come generare valore da queste tecniche, ad esempio applicando la scienza dei dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più rapide, ridurre i costi e aprire nuovi mercati. Inoltre, illustra i concetti fondamentali relativi alla scienza dei dati, tra cui la statistica, la matematica e le considerazioni legali. Infine, il libro presenta casi di studio pratici che illustrano come la conoscenza generata dai dati stia cambiando vari settori a lungo termine.

Contiene questi temi attuali:

- Nozioni di base di matematica: Matematica per il Machine Learning per aiutarvi a comprendere e utilizzare i vari algoritmi di ML.

- Apprendimento automatico: Dalla statistica al neurale, da Transformers e GPT-3 ad AutoML, introduciamo i framework comuni per l'applicazione pratica del ML.

- Elaborazione del linguaggio naturale: Strumenti e tecniche per ottenere informazioni dai dati di testo e sviluppare tecnologie linguistiche.

- Visione artificiale: Come possiamo ottenere approfondimenti da immagini e video con la scienza dei dati?

- Modellazione e simulazione: Modellare il comportamento di sistemi complessi, come la diffusione del COVID-19, e fare un'analisi What-If di diversi scenari.

- ML e AI in produzione: Come trasformare la sperimentazione in un prodotto di data science funzionante?

- Presentare i risultati: Tecniche di presentazione essenziali per gli scienziati dei dati.