Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha je považována za dobrý úvodní zdroj informací pro začátečníky v jazyce Python a datové vědě, který krok za krokem vysvětluje koncepty, jako jsou neuronové sítě. Postrádá však hloubku a podrobnosti, často se jeví jako příliš obecná nebo jako prostý výčet pojmů, a někteří čtenáři ji považovali za nedostatečně informativní.
Klady:Poskytuje dobrý přehled pro začátečníky, dobře vysvětluje, diskutuje krok za krokem, má užitečné příklady pro neuronové sítě a je dobrá jako výchozí bod při studiu datové vědy.
Zápory:Postrádá specifika a hloubku, obsahuje nedbalou korekturu, je příliš obecná, není praktickým návodem, jak na to, a některé části se zbytečně komplikují.
(na základě 12 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Data Science From Scratch: The #1 Data Science Guide For Everything A Data Scientist Needs To Know: Python, Linear Algebra, Statistics, Coding, A
Obsah knihy:
Síla datové vědy
Pokud chcete začít novou kariéru, která je velmi žádaná, pak musíte pokračovat ve čtení.
Datoví vědci mění způsob využívání velkých dat v různých institucích.
Velká data jsou všude, ale bez správného člověka, který by je interpretoval, nic neznamenají.
Kde tedy podniky najdou tyto lidi, kteří jim pomohou změnit jejich podnikání?
Touto osobou můžete být vy.
Stalo se univerzální pravdou, že podniky jsou plné dat.
S využitím velkých dat by americké zdravotnictví mohlo snížit své výdaje na zdravotní péči o 300 až 450 miliard dolarů.
Lze snadno zjistit, že hodnota velkých dat spočívá v jejich analýze a zpracování, a právě zde přichází na řadu datová věda.
Kniha Data Science from Scratch obsahuje:
⬤ Podrobné informace o tom, co je datová věda a proč je důležitá.
⬤ Předpoklady, které budete potřebovat, abyste mohli začít s datovou vědou.
⬤ Co to znamená být datovým vědcem.
⬤ Úlohy, které v datové vědě hraje hacking a kódování.
⬤ Různé kódovací jazyky, které lze v datové vědě použít.
⬤ Proč je python tak důležitý.
⬤ Jak používat lineární algebru a statistiku.
⬤ Různé aplikace pro datovou vědu.
⬤ Jak pracovat s daty pomocí mungování, čištění a dalších postupů.
A mnoho dalšího.
Využití datové vědy přináší podnikům velkou přidanou hodnotu a potřeba datových vědců bude i nadále růst.
Jak se mění podniky a internet, bude se měnit i datová věda. To znamená, že je důležité být flexibilní.
Když může datová věda snížit náklady na výdaje ve zdravotnictví o miliardy dolarů, proč čekat, až se do toho vrhnete?
Pokud chcete začít s novou, stále se rozvíjející kariérou, nečekejte déle a pořiďte si tuto knihu ještě dnes pozn. překl.
