Ebook: Data Science: guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati
Author: Sinan Ozdemir
- Tags: Computer Science, AI & Machine Learning, Bioinformatics, Computer Simulation, Cybernetics, Human-Computer Interaction, Information Theory, Robotics, Systems Analysis & Design, Computers & Technology, Data Modeling & Design, Databases & Big Data, Computers & Technology, Data Mining, Databases & Big Data, Computers & Technology, Data Warehousing, Databases & Big Data, Computers & Technology, Python, Programming Languages, Computers & Technology, Specialty Boutique, New Used & Rental Textbooks, Databases, Computers & Tech
- Year: 2017
- Publisher: Apogeo
- Language: Italian
- epub
Questo libro si rivolge ai programmatori che vogliono entrare nel mondo della scienza dei dati scoprendo come unire competenze che spaziano dalla matematica alle analisi di business attraverso - naturalmente - la programmazione. Lo scopo è insegnare come affrontare dati eterogenei trasformandoli in idee e insight.
Nel corso dei vari capitoli vengono presentati gli elementi che un data scientist deve padroneggiare: la definizione del dominio di analisi, il recupero e la pulizia di dati grezzi, il calcolo delle probabilità, i modelli statistici, fino all'applicazione di algoritmi di machine learning. Non mancano approfondimenti su come normalizzare e preparare i dati prima di un'analisi, oltre a suggerimenti su come presentare e comunicare i risultati in modo efficace. Tutti i passaggi chiave sono corredati da esempi di pseudocodice per illustrare al meglio gli algoritmi in uso mentre gli esempi di codice utilizzano prevalentemente il linguaggio Python.
Nel corso dei vari capitoli vengono presentati gli elementi che un data scientist deve padroneggiare: la definizione del dominio di analisi, il recupero e la pulizia di dati grezzi, il calcolo delle probabilità, i modelli statistici, fino all'applicazione di algoritmi di machine learning. Non mancano approfondimenti su come normalizzare e preparare i dati prima di un'analisi, oltre a suggerimenti su come presentare e comunicare i risultati in modo efficace. Tutti i passaggi chiave sono corredati da esempi di pseudocodice per illustrare al meglio gli algoritmi in uso mentre gli esempi di codice utilizzano prevalentemente il linguaggio Python.
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