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Data Science von Grund auf: Erste Prinzipien mit Python
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    Artikelmerkmale

    Artikelzustand
    Akzeptabel: Buch mit deutlichen Gebrauchsspuren. Der Einband kann einige Beschädigungen aufweisen, ...
    Release Year
    2015
    Book Title
    Data Science from Scratch: First Principles with Python
    ISBN
    9781491901427
    Kategorie

    Über dieses Produkt

    Product Identifiers

    Publisher
    O'reilly Media, Incorporated
    ISBN-10
    149190142X
    ISBN-13
    9781491901427
    eBay Product ID (ePID)
    28038373281

    Product Key Features

    Number of Pages
    330 Pages
    Language
    English
    Publication Name
    Data Science from Scratch : First Principles with Python
    Publication Year
    2015
    Subject
    Data Modeling & Design, Data Processing, Databases / Data Mining, Databases / General, Programming Languages / Python
    Type
    Textbook
    Subject Area
    Computers
    Author
    Joel Grus
    Format
    Trade Paperback

    Dimensions

    Item Height
    0.7 in
    Item Weight
    21.2 Oz
    Item Length
    9.1 in
    Item Width
    7.2 in

    Additional Product Features

    Intended Audience
    Scholarly & Professional
    LCCN
    2015-472852
    Dewey Edition
    23
    Illustrated
    Yes
    Dewey Decimal
    006.312
    Synopsis
    Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but they're also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. In this book, you'll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing them from scratch . If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with hacking skills you need to get started as a data scientist. Today's messy glut of data holds answers to questions no one's even thought to ask. This book provides you with the know-how to dig those answers out. Get a crash course in Python Learn the basics of linear algebra, statistics, and probability--and understand how and when they're used in data science Collect, explore, clean, munge, and manipulate data Dive into the fundamentals of machine learning Implement models such as k-nearest Neighbors, Naive Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases
    LC Classification Number
    QA76.9.D343

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