Podstawy matematyki w data science. Algebra liniow Bochnia

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty. To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania! Dzięki książce nauczysz się: używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy manipulować wektorami i macierzami łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data science Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych! Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Ta książka to nieocenione źródło wiedzy dla wszystkich, którzy pragną zrozumieć matematyczne fundamenty nauki o danych. Autor, Thomas Nield, w przystępny sposób wyjaśnia kluczowe koncepcje matematyczne, które są niezbędne do skutecznego przetwarzania danych i analizy w kontekście data science oraz uczenia maszynowego. Dla kogo jest ta książka? Studenci kierunków związanych z matematyką, statystyką i informatyką Osoby pracujące w data science, które chcą poszerzyć swoje umiejętności matematyczne Profesjonaliści z branży analityki danych, pragnący zrozumieć podstawy matematyki w kontekście swojej pracy Pasjonaci uczenia maszynowego, którzy chcą lepiej zrozumieć algorytmy i modele matematyczne Co zyskasz dzięki tej publikacji? Dogłębne zrozumienie matematyki: Poznaj kluczowe koncepcje, takie jak algebra liniowa, rachunek różniczkowy i całkowy oraz statystyka. Praktyczne zastosowanie: Naucz się, jak stosować matematyczne zasady w regresji liniowej, regresji logistycznej oraz w tworzeniu sieci neuronowych. Unikaj błędów: Zrozumienie matematyki pozwoli Ci uniknąć istotnych błędów na etapie projektowania systemów analitycznych. Wzrost kompetencji: Zdobądź umiejętności, które pomogą Ci stać się profesjonalnym analitykiem danych. Kluczowe tematy i obszary Algebra liniowa Rachunek różniczkowy i całkowy Rachunek prawdopodobieństwa Statystyka Regresja liniowa i logistyczna Sieci neuronowe O Autorze Thomas Nield – ekspert w dziedzinie data science, autor wielu publikacji dotyczących matematyki i jej zastosowania w analizie danych. Jego prace są cenione za przystępność i praktyczne podejście do skomplikowanych zagadnień matematycznych. O Wydawcy Helion – renomowane wydawnictwo specjalizujące się w literaturze naukowej i technicznej, oferujące wysokiej jakości publikacje dla profesjonalistów i studentów. Producent/osoba odpowiedzialna za bezpieczeństwo produktuHELION S.A.Kościuszk 1C44-100 Gliwicegpsr@grupahelion.pl322309863