Ta witryna wymaga "ciasteczek" do poprawnego działania. Włącz ich obsługę w ustawieniach przeglądarki, aby móc kupować.
Register
Log in
Shopping basket
(1603)
Wishlist
(0)
British Pound
Euro
Złoty Polski
US Dollar
Bestsellers
Oferta specjalna!
Delivery
Payment
Returns
Terms & Conditions
Contact us
Categories
Toys
Puzzle
Board games
Szybka wysyłka
Promocje!
Albums
Paper items
Audiobooks in Polish
Fables
Biographies
Polish books for children and teens
Encyclopedias and dictionaries
Esoteric
Speculative fiction
Movies
History
Horrors and suspense
John Paul II
Calendars
Comic books
Crime and mystery
Kitchen and diets
Books in English
Legends and fables
Literatura erotyczna
Non-fiction books
Music
Science and scientists
Natural sciences
Biology and nature
Chemistry
Physics and astronomy
Geography
Mathematics
Analiza matematyczna
Analiza numeryczna. Metody numeryczne
Arytmetyka. Teoria liczb. Algebra
Geometria
Historia matematyki. Matematycy
Matematyka dyskretna. Kombinatoryka. Statystyka matematyczna. Rachunek prawdopodobieństwa
Science and popular science
Textbooks / schoolbooks
How to books
Religion and faith
Romance
Science fiction
Thrillers
Dictionaries
Sport
Art and photography
Technology
Military and wars
Health and beauty
Newsletter
Sign up for our newsletter:
Wyrażam zgodę na otrzymywanie oferty handlowej.
Więcej
This field is required
I hereby agree with the
terms of service
This field is required
Wait...
Home
/
Natural sciences
/
Mathematics
/
Arytmetyka. Teoria liczb. Algebra
/
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Thomas Nield
In stock
Dostępne ponad 10 sztuk.
£14.99
Dostawa do UK zawsze tylko £1.90! (
Sprawdź!
)
Qty:
lub
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!
Książka Podstawy matematyki w data science. - wysyłka UK tylko £1.90.
Irlandia i inne kraje - sprawdź informacja na stronie "dostawa".
Polecamy!
-31%
£17.67
£25.53
Fascynujący mózg [Miękka]
Henning Beck
,
Sofia Anastasiadou
,
Christopher Meyer Reckendorf
Similar books
£33.20
Droga do rzeczywistości [Twarda]
Roger Penrose
£9.86
Pi razy oko [Miękka]
Matt Parker
-31%
£17.67
£25.53
Fascynujący mózg [Miękka]
Henning Beck
,
Sofia Anastasiadou
,
Christopher Meyer Reckendorf
£12.77
Broń matematycznej zagłady Jak algorytmy zwiększają nierówno... [Miękka]
Cathy O’Neil
More
Dane bibliograficzne / Bibliographic info
Rodzaj (nośnik)
/ Type of product
książka / book
Dział
/ Department
Książki i czasopisma / Books and periodicals
Autor
/ Author
Thomas Nield
Tytuł
/ Title
Podstawy matematyki w data science.
Podtytuł
/ Subtitle
Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Język
/ Language
polski
Wydawca
/ Publisher
Helion
Rok wydania
/ Published in year
2023
Tytuł originału
/ Original title
Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics
Języki oryginału
/ Original language
angielski
Rodzaj oprawy
/ Binding type
Miękka
Wymiary
/ Size
16.5x23.5
Liczba stron
/ Number of pages
288
Ciężar
/ Weight
0.53 kg
ISBN
9788383220130 (9788383220130)
EAN/UPC
9788383220130
Stan produktu
/ Condition
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
Categories
Natural sciences
>
Mathematics
>
Arytmetyka. Teoria liczb. Algebra
Natural sciences
>
Mathematics
Science and popular science
>
Popular science
Thomas Nield
£14.99
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachune... [Miękka]
Thomas Nield
£8.55
View
Pierwsze kroki z SQL Praktyczne podejście dla początkujących... [Miękka]
Thomas Nield
Product tags
Thomas Nield
(2)
Zapraszamy do zakupu tego produktu.