Przejdź do głównej zawartości

Packt: Zasady nauki o danych

Przewodnik po technikach i teorii statystyki dla początkujących

Ten zasób jest dostępny w English.

Opublikowano: 10.05.2019

Analityk danych. Inżynier ds. uczenia maszynowego. Inżynier ds. danych big data. Wszystkie te trzy stanowiska należą do najpopularniejszych nowych zawodów*, a firmy z różnych branż szukają ludzi z odpowiednimi umiejętnościami: matematyka, programowanie i znajomość określonej dziedziny. 

Wiele osób pracujących z danymi zdobyło jedną lub dwie z tych umiejętności, ale rzeczywista nauka o danych wymaga wszystkich trzech. Ten wyczerpujący e-book wydawnictwa Packt, zatytułowany Zasady nauki o danych, pomaga wypełnić te luki. 

Zwiększ wydajność firmy, pobudź innowacyjność i twórz nowe strumienie przychodów, opracowując produkty oparte na danych — wszystko to zaczyna się tutaj. 

Ten przewodnik będzie dla Ciebie przydatny, jeśli:
  • Chcesz rozumieć i stosować podstawowe metody nauki o danych w dowolnej dziedzinie.
  • Znasz podstawy matematyki (algebrę i opcjonalnie rachunek prawdopodobieństwa).
  • Potrafisz czytać fragmenty kodu i pseudokodu. 

Już dziś pobierz przewodnik Principles of Data Science i poznaj:
  • Terminologię nauki o danych oraz typy danych.
  • Pięć kroków nauki o danych.
  • Podstawy statystycznej analizy danych i uczenia maszynowego.
  • Możliwości wykraczające poza podstawową wiedzę. 

* Według raportu serwisu LinkedIn dotyczącego nowych zawodów w Stanach Zjednoczonych w 2017 r.

Witaj,

Przekaż nam nieco informacji o sobie, wypełniając poniższy formularz.

Wszystkie pola oznaczone za pomocą * są wymagane