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Data Science Do Zero: Noções Fundamentais com Python
Para aprender data science de verdade, além de dominar as ferramentas — bibliotecas, frameworks, módulos e kits —, você também deve compreender as ideias e os princípios da área. Atualizada para o Python 3.6, a segunda edição do Data Science do Zero explica a dinâmica das ferramentas e algoritmos ao implementá-los do zero.
Neste livro, o leitor (já com noções anteriores de matemática e programação) encontrará dicas do autor Joel Grus para se habituar com as operações e estatísticas essenciais ao data science. Além de desenvolver as habilidades de hacker necessárias para iniciar uma carreira como cientista de dados. Com novos materiais sobre aprendizado profundo, estatística e processamento de linguagem natural, esta edição explica como encontrar o ouro em meio à enorme massa de dados disponível hoje.
• Faça um curso intensivo de Python
• Aprenda noções básicas de álgebra linear, estatística e probabilidade — e saiba como e quando aplicar essas operações no data science
• Colete, explore, limpe, transforme e manipule dados
• Conheça os fundamentos do aprendizado de máquina
• Implemente os modelos de k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão linear e logística, árvores de decisão, redes neurais e agrupamentos
• Explore sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, análise de rede, MapReduce e bancos de dados
Neste livro, o leitor (já com noções anteriores de matemática e programação) encontrará dicas do autor Joel Grus para se habituar com as operações e estatísticas essenciais ao data science. Além de desenvolver as habilidades de hacker necessárias para iniciar uma carreira como cientista de dados. Com novos materiais sobre aprendizado profundo, estatística e processamento de linguagem natural, esta edição explica como encontrar o ouro em meio à enorme massa de dados disponível hoje.
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• Aprenda noções básicas de álgebra linear, estatística e probabilidade — e saiba como e quando aplicar essas operações no data science
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• Conheça os fundamentos do aprendizado de máquina
• Implemente os modelos de k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão linear e logística, árvores de decisão, redes neurais e agrupamentos
• Explore sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, análise de rede, MapReduce e bancos de dados
553 pages, Kindle Edition
Published April 27, 2021
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