Исчерпывающее руководство по основам Data Science. Что мешает раскрытию истинного потенциала науки о данных? Очевидно, проблема не в медленных алгоритмах, не в недостатке данных и уж точно не в нехватке вычислительной мощности или дата-сайентистов. Дело в распространенном заблуждении, что Data Science - это сложно и заниматься наукой о данных могут только опытные программисты. На самом деле, это не так. Эта книга развеет все мифы и научит вас: * Мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе и играет аналитика. * Пользоваться языком науки о данных, то есть осмысленно говорить и задавать правильные вопросы относительно статистики. * Понимать реальное положение вещей в таких областях, как машинное обучение, текстовая аналитика, глубокое обучение и искусственный интеллект. * Избегать распространенных ошибок при работе с данными и их интерпретацией. Руководство будет полезным каждому желающему научиться ориентироваться в грядущем будущем, неразрывно связанным с Data Science.
Ischerpyvajuschee rukovodstvo po osnovam Data Science. Chto meshaet raskrytiju istinnogo potentsiala nauki o dannykh? Ochevidno, problema ne v medlennykh algoritmakh, ne v nedostatke dannykh i uzh tochno ne v nekhvatke vychislitelnoj moschnosti ili data-sajentistov. Delo v rasprostranennom zabluzhdenii, chto Data Science - eto slozhno i zanimatsja naukoj o dannykh mogut tolko opytnye programmisty. Na samom dele, eto ne tak. Eta kniga razveet vse mify i nauchit vas: * Myslit statisticheski i ponimat, kakuju rol v vashej rabote i igraet analitika. * Polzovatsja jazykom nauki o dannykh, to est osmyslenno govorit i zadavat pravilnye voprosy otnositelno statistiki. * Ponimat realnoe polozhenie veschej v takikh oblastjakh, kak mashinnoe obuchenie, tekstovaja analitika, glubokoe obuchenie i iskusstvennyj intellekt. * Izbegat rasprostranennykh oshibok pri rabote s dannymi i ikh interpretatsiej. Rukovodstvo budet poleznym kazhdomu zhelajuschemu nauchitsja orientirovatsja v grjaduschem buduschem, nerazryvno svjazannym s Data Science.
