8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (44766)
Высшее образование
Естественные науки (2756)
Естественные науки
Общественные науки (3987)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (5094)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1472)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1410)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (794)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4304)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2606)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6478)
Гуманитарные науки
Иностранные языки (2428)
Иностранные языки
Экономика. Экономические науки (7940)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (4140)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (988)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (518)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (3283)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (48973)
Коллекции
Издательские коллекции (48559)
Издательские коллекции
Проспект (3132)
Проспект
Журналы (1148)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Изучаем Data Science: пер. с англ.

Изучаем Data Science: пер. с англ. ISBN 978-601-12-3138-1
ISBN 978-601-12-3138-1
Авторы: 
Лау С., Гонсалес Дж., Нолан Д.
Тип издания: 
Практическое издание
Издательство: 
Астана: Алист
Год: 
2025
Количество страниц: 
560
Аннотация

Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения. Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных областей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная аналитика. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оптимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.
Для начинающих специалистов в области Data Science, аналитиков данных и широкого круга ИТ-специалистов

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Лау С. Изучаем Data Science: пер. с англ. / С. Лау, Д. Нолан. - Астана : Алист, 2025. - 560 с. - ISBN 978-601-12-3138-1. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/401995/reading (дата обращения: 16.10.2025). - Текст: электронный.