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Название: Data Science do zero: Primeiras regras com o Python
Год: 2016
Издатель: Alta Books
Кол-во страниц: 388
Язык: portuguese
Формат: PDF
Описание:
As bibliotecas, estruturas, módulos e kits de ferramentas do data science são ótimas para desempenhá-lo mas, também, são uma ótima forma de mergulhar na disciplina sem ter, de fato, que entender data science. Neste livro, você aprenderá como os algoritmos e as ferramentas mais essenciais de data science funcionam ao implementá-los do zero. Se você tiver aptidão para matemática e alguma habilidade para programação, o autor Joel Grus lhe ajudará a se sentir confortável com matemática e estatística nos fundamentos de data science. Você precisará iniciar como um cientista de dados com habilidades de hackers. Atualmente, a grande massa de dados contém respostas para perguntas que ninguém nunca pensou em perguntar. Este guia fornece o conhecimento para desenterrar tais respostas. Obtenha um curso intensivo em Python; Aprenda o básico de álgebra linear, estatística e probabilidade — e entenda como e quando eles são usados em data science; Colete, explore, limpe, mude e manipule dados.
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Год: 2016
Издатель: Alta Books
Кол-во страниц: 388
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As bibliotecas, estruturas, módulos e kits de ferramentas do data science são ótimas para desempenhá-lo mas, também, são uma ótima forma de mergulhar na disciplina sem ter, de fato, que entender data science. Neste livro, você aprenderá como os algoritmos e as ferramentas mais essenciais de data science funcionam ao implementá-los do zero. Se você tiver aptidão para matemática e alguma habilidade para programação, o autor Joel Grus lhe ajudará a se sentir confortável com matemática e estatística nos fundamentos de data science. Você precisará iniciar como um cientista de dados com habilidades de hackers. Atualmente, a grande massa de dados contém respostas para perguntas que ninguém nunca pensou em perguntar. Este guia fornece o conhecimento para desenterrar tais respostas. Obtenha um curso intensivo em Python; Aprenda o básico de álgebra linear, estatística e probabilidade — e entenda como e quando eles são usados em data science; Colete, explore, limpe, mude e manipule dados.
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