Strefa marek
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniow

EAN:

9788383220130

Autor:

Wydawnictwo:

Data premiery:

2023-02-14

Rok wydania:

2023

Oprawa:

broszurowa

Format:

166x236 mm

Strony:

288

Cena sugerowana brutto:

69.00zł

Stawka vat:

5%

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!