Podstawy matematyki w data science

Opis produktu:

<P>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.</P><P>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!</P><P>Dzięki książce nauczysz się:</P><UL> <LI>używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych</LI> <LI>posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną</LI> <LI>opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy</LI> <LI>manipulować wektorami i macierzami</LI> <LI>łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji</LI> <LI>unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data science</LI></UL><P style=`font-weight: bold;`>Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!</P><P> </P>