На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

Автор
Дата выхода
06 апреля 2023
🔍 Загляните за кулисы "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Джордан Голдмейер) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
📚 Читайте "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Однако помимо них вам необходимо кое-что еще. В конце концов, в этой книге много внимания уделяется критическому мышлению. Мы хотим показать не только то, как работают те или иные вещи, но и то, почему иногда они не срабатывают. Если бы мы попросили вас спрогнозировать, опираясь на приведенные в этом разделе изображения, будет ли новый ресторан ориентирован на детей, вы бы не смогли ответить. Для принятия обоснованных решений подходят далеко не любые данные. Для этого нужно достаточное количество точных и релевантных данных.
– Помните технические термины, которые мы упоминали ранее, говоря об «…анализе бинарной переменной отклика методом контролируемого обучения?..» Поздравляем, вы только что выполнили такой анализ. Переменная отклика – это просто еще одно название метки, и она является бинарной, потому что в нашем примере их было две – (C) и (I).
В этом разделе вы многое узнали, причем даже не осознавая этого.
Для кого написана эта книга?
Как говорится в начале этой книги, данные затрагивают жизни многих сотрудников современных корпораций.
Мишель – специалист по маркетингу, которая работает бок о бок с аналитиком данных. Она разрабатывает маркетинговые инициативы, а ее коллега собирает данные и измеряет влияние, оказываемое этими инициативами. Мишель считает, что их работа должна быть более инновационной, но не может донести до коллеги свои потребности в данных и их анализе.
Даг имеет докторскую степень в области наук о жизни и работает в отделе исследований и разработок крупной корпорации.





