Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha slúži ako úvodný sprievodca dátovou vedou a jazykom Python a je oceňovaná pre svoje vysvetlenia krok za krokom a jednoduchosť pre začiatočníkov. Je však kritizovaná za prílišnú všeobecnosť, nedostatočnú hĺbku a nedostatočnú korektúru.
Výhody:Ľahko zrozumiteľné vysvetlenia, vhodné pre začiatočníkov, poskytuje všeobecný prehľad o vede o údajoch a užitočné príklady programov týkajúcich sa neurónových sietí.
Nevýhody:Chýba konkrétnosť a hĺbka, obsahuje veľa zovšeobecnení, nedbalá korektúra a niektorí čitatelia ju považovali za málo informatívnu alebo príliš zložitú s nepodstatnými úryvkami kódu.
(na základe 12 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
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:
Sila dátovej vedy
Ak chcete začať novú kariéru, ktorá je veľmi žiadaná, potom musíte pokračovať v čítaní.
Dátoví vedci menia spôsob, akým sa v rôznych inštitúciách využívajú veľké objemy údajov.
Veľké dáta sú všade, ale bez správneho človeka, ktorý ich bude interpretovať, nič neznamenajú.
Kde teda podniky nájdu týchto ľudí, ktorí im pomôžu zmeniť ich podnikanie?
Touto osobou môžete byť vy.
Stalo sa všeobecnou pravdou, že podniky sú plné údajov.
S využitím veľkých dát by americké zdravotníctvo mohlo znížiť svoje výdavky na zdravotnú starostlivosť o 300 až 450 miliárd dolárov.
Ľahko možno vidieť, že hodnota veľkých dát spočíva v analýze a spracovaní týchto dát, a práve tu nastupuje dátová veda.
Data Science from Scratch obsahuje:
⬤ Podrobné informácie o tom, čo je dátová veda a prečo je dôležitá.
⬤ Predpoklady, ktoré budete potrebovať, aby ste mohli začať pracovať v oblasti dátovej vedy.
⬤ Čo znamená byť dátovým vedcom.
⬤ Úlohy, ktoré v dátovej vede zohráva hacking a kódovanie.
⬤ Rôzne kódovacie jazyky, ktoré sa dajú použiť v dátovej vede.
⬤ Prečo je python taký dôležitý.
⬤ Ako používať lineárnu algebru a štatistiku.
⬤ Rôzne aplikácie pre dátovú vedu.
⬤ Ako pracovať s údajmi pomocou rozdeľovania, čistenia a ďalších postupov.
A ešte oveľa viac.
Využívanie dátovej vedy prináša podnikom veľkú pridanú hodnotu a potreba dátových vedcov bude aj naďalej rásť.
Tak ako sa menia podniky a internet, bude sa meniť aj dátová veda. To znamená, že je dôležité byť flexibilný.
Keď môže dátová veda znížiť náklady na výdavky v zdravotníctve o miliardy dolárov, prečo čakať, kým sa do toho pustíte?
Ak chcete začať novú, stále rastúcu kariéru, už nečakajte. Kúpte si túto knihu ešte dnes.
