Libro: Data Science Programming All-in-one For Dummies

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Libro: Data Science Programming All-in-One For Dummies

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descripción del producto

Su guía lógica y lineal de los fundamentos de la programación de ciencia de datos
La ciencia de datos está explotando, en el buen sentido, con un pronóstico de 1,7 megabytes de nueva información creada cada segundo para cada ser humano en el planeta para 2020 y 11,5 millones de puestos de trabajo para 2026. Claramente, es rentable estar informado. Esta guía traza un camino a través de los fundamentos de la ciencia de datos y luego profundiza en el trabajo real: regresión lineal, regresión lógica, aprendizaje automático, redes neuronales, motores de recomendación y validación cruzada de modelos.
Data Science Programming All-In-One For Dummies es una compilación de los principales lenguajes de programación de ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo: Python y R. Le ayuda a decidir qué lenguajes de programación son los mejores para necesidades específicas de ciencia de datos. También te da las pautas para construir tus propios proyectos para resolver problemas en tiempo real. Conéctese a tierra: el comienzo ideal para los nuevos profesionales de datos Lo que se avecina: aprenda sobre áreas específicas que los datos están transformando Sea descubra cómo contar su historia de datos Vea con claridad: retome el arte de la visualización
Ya sea que sea un estudiante principiante o ya esté en la mitad de su carrera, obtenga su copia ahora y agregue aún más a su vida, ¡y a la de todos los demás!

Desde la solapa interior

Su guía completa para la programación de ciencia de datos
Esta guía traza un camino a través de los fundamentos de la ciencia de datos y luego profundiza en el trabajo real: regresión lineal y logística, conjuntos de estudiantes, redes neuronales profundas, recomendadores, optimización y validación de modelos. Sin embargo, no se trata solo de usar las matemáticas para manipular los datos. Utiliza las matemáticas para realizar las mismas tareas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que hacen que los médicos sean más eficientes, reducen los accidentes de tránsito y resuelven problemas comerciales, así como muchos otros problemas de la vida diaria. Conocer las matemáticas también le permite hacer cosas como analizar datos de imagen y audio, crear gráficos que permitan a otros entender los datos e incluso posiblemente convertirse en un artista.
6 libros en el interior... Definición de la ciencia de datos Interacción con el almacenamiento de datos Manipulación de datos Uso de algoritmos básicos Manipulación avanzada de datos Realización de tareas relacionadas con datos Diagnóstico y reparación de errores

De la contraportada

Su guía completa para la programación de ciencia de datos
Esta guía traza un camino a través de los fundamentos de la ciencia de datos y luego profundiza en el trabajo real: regresión lineal y logística, conjuntos de estudiantes,redes neuronales profundas, recomendadores, optimización y validación de modelos. Sin embargo, no se trata solo de usar las matemáticas para manipular los datos. Utiliza las matemáticas para realizar las mismas tareas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que hacen que los médicos sean más eficientes, reducen los accidentes de tránsito y resuelven problemas comerciales, así como muchos otros problemas de la vida diaria. Conocer las matemáticas también le permite hacer cosas como analizar datos de imagen y audio, crear gráficos que permitan a otros entender los datos e incluso posiblemente convertirse en un artista.
6 libros en el interior... Definición de la ciencia de datos Interacción con el almacenamiento de datos Manipulación de datos Uso de algoritmos básicos Manipulación avanzada de datos Realización de tareas relacionadas con datos Diagnóstico y corrección de errores

Sobre el Autor

John Mueller ha producido 114 libros y más de 600 artículos sobre temas que van desde técnicas de programación funcional hasta trabajar con Amazon Services (AWS). Luca Massaron, un experto desarrollador de Google (GDE), interpreta datos y los transforma en datos a través de técnicas simples y efectivas de extracción de datos y aprendizaje automático.

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