Математика для Data Science. Керуємо даними за допомогою лінійної алгебри, теорії ймовірностей та статистики. Нілд Томас
Артикул: | PB-012558 |
Наявність: | Є в наявності |
-
880грн.
Опис книги Математика для Data Science. Керуємо даними за допомогою лінійної алгебри, теорії ймовірностей та статистики» Томаса Нілда
Книга "Математика для Data Science" Томаса Нілда - це універсальне керівництво, яке пояснює математичні основи, що лежать в основі аналізу даних та машинного навчання. Автор допомагає читачам освоїти ключові математичні концепції та використовувати їх для вирішення реальних завдань у галузі Data Science.
Основні теми книги:
Лінійна алгебра: матриці, вектори, операції та їх застосування в обробці даних.
Теорія ймовірностей: базові закони, розподіли та робота з невизначеністю.
Статистика: опис даних, регресія, довірчі інтервали та гіпотези.
Методи оптимізації для пошуку рішень та побудови моделей.
Введення у машинне навчання через призму математики.
Приклади використання математичних підходів у реальних бізнес-кейсах.
Автор пояснює складні теми простою мовою, уникаючи зайвої теоретизації, що робить книгу доступною для широкої аудиторії. Практичні приклади та завдання допомагають закріпити теоретичні знання та одночасно застосовувати їх у роботі.
Книга призначена для:
Початківців у Data Science, яким потрібні міцні математичні основи.
Аналітиків даних, які прагнуть поглибити знання у статистиці та теорії ймовірностей.
Розробників та інженерів, які бажають краще розуміти математичну логіку аналізу даних.
"Математика для Data Science" - це ідеальний баланс між теорією та практикою, який дозволить читачам впевнено використовувати математику в обробці та аналізі даних.
Книга "Математика для Data Science" Томаса Нілда - це універсальне керівництво, яке пояснює математичні основи, що лежать в основі аналізу даних та машинного навчання. Автор допомагає читачам освоїти ключові математичні концепції та використовувати їх для вирішення реальних завдань у галузі Data Science.
Основні теми книги:
Лінійна алгебра: матриці, вектори, операції та їх застосування в обробці даних.
Теорія ймовірностей: базові закони, розподіли та робота з невизначеністю.
Статистика: опис даних, регресія, довірчі інтервали та гіпотези.
Методи оптимізації для пошуку рішень та побудови моделей.
Введення у машинне навчання через призму математики.
Приклади використання математичних підходів у реальних бізнес-кейсах.
Автор пояснює складні теми простою мовою, уникаючи зайвої теоретизації, що робить книгу доступною для широкої аудиторії. Практичні приклади та завдання допомагають закріпити теоретичні знання та одночасно застосовувати їх у роботі.
Книга призначена для:
Початківців у Data Science, яким потрібні міцні математичні основи.
Аналітиків даних, які прагнуть поглибити знання у статистиці та теорії ймовірностей.
Розробників та інженерів, які бажають краще розуміти математичну логіку аналізу даних.
"Математика для Data Science" - це ідеальний баланс між теорією та практикою, який дозволить читачам впевнено використовувати математику в обробці та аналізі даних.
Характеристики книги | |
Ілюстрації | Чорно-білі |
Автор | Нілд Томас |
Мова видання | російська |
Обкладинка | М'яка |