Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha sa považuje za dobrý úvodný zdroj informácií pre začiatočníkov v jazyku Python a dátovej vede, ktorý krok za krokom vysvetľuje koncepty, ako sú napríklad neurónové siete. Chýba jej však hĺbka a podrobnosti, často sa javí ako príliš všeobecná alebo ako jednoduchý zoznam pojmov a niektorí čitatelia ju považovali za nedostatočne informatívnu.
Výhody:Poskytuje dobrý prehľad pre začiatočníkov, dobre vysvetľuje, diskutuje krok za krokom, užitočné príklady pre neurónové siete a je dobrá ako východiskový bod pri učení sa dátovej vedy.
Nevýhody:Chýbajú špecifiká a hĺbka, obsahuje nedbalú korektúru, je príliš všeobecná, nie je praktickým návodom, ako na to, a niektoré časti sa zbytočne komplikujú.
(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, nečakajte už dlhšie a zaobstarajte si túto knihu ešte dnes pozn. prekl.
