Грас Д Data Science. Наука о данных с нуля

Книга посвящена науке о данных (Data Science) и предназначена для широкого круга читателей, особенно она будет полезной для обучающихся по направлению подготовки «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». Кратко описана история появления новой науки, даны основные понятия, связанные с хранением информации, Большими данными, системами счисления, научными парадигмами. Показаны этапы становления кибернетики и моделирования в гуманитарных науках, рассмотрены подходы к кибернетическому моделированию в медицине. Дана базовая информация о суперкомпьютере и квантовом компьютере. Сформулировано определение науки о данных, представлен прогноз ее развития в будущем. Книга может служить учебным пособием для студентов высших учебных заведений и будет интересна обучающимся по разным техническим и гуманитарным направлениям подготовки

Data Science (исследование данных) - одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Изучение данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель. Эта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима • Эта книга увлекательно и доступно рассказывает о • Байесовском методе • Статистических алгоритмах • Финансовом моделировании • Рекомендательных движках • Визуализации данных • MapReduce • с примерами на языках Python и R

Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science. Перевод: Е. Матвеев

Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя

Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними • Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня

Принятие решений на основе больших данных коренным образом меняет то, как мы работаем и живем. Имея доступ к почти не ограниченной корпоративной информации, руководители предприятий часто не понимают, что с ней делать • Для тех, кто хочет модернизировать свой подход к обработке и аналитике данных и использовать их на благо бизнеса, написана эта книга. В ней автор объясняет, что из себя представляет «озеро данных», зачем оно нужно и как построить его в своей компании, руководствуясь опытом успешных корпораций • Книга основана на беседах с сотрудниками из более чем 100 организаций: от транснациональных гигантов, таких как Google и Microsoft, до мелких правительственных предприятий. Все они находятся на разных стадиях развертывания «озер данных», причем большинство крупных предприятий сегодня либо уже создали, либо находятся в процессе создания «озер данных»

Data Copy Бумага А4 500 листов Бумага Data Copy марки A в соответствии с ГОСТ Р 57641-2017 подходит для получения четких черно-белых и цветных изображений на различных видах оргтехники. Оптимальная плотность листов формата А4 исключает просвечивание. Подходит для двусторонней печати. Коробка с бумагой стала оснащаться умной ручкой для удобства переноса - Grab-and-Go. Страна - производитель: Германия. Рекомендована ведущими производителями офисной техники