Ta witryna wymaga "ciasteczek" do poprawnego działania. Włącz ich obsługę w ustawieniach przeglądarki, aby móc kupować.
Zarejestruj się
Logowanie
Koszyk
(1603)
Przechowalnia
(0)
Funt Brytyjski
Euro
Złoty Polski
US Dollar
Bestsellery
Oferta specjalna!
Dostawa
Płatność
Zwroty
Regulamin
Kontakt
Kategorie
Zabawki
Puzzle
Gry planszowe
Szybka wysyłka
Promocje!
Albumy
Artykuly papiernicze
Audiobooki
Bajka i baśń
Biografie
Dla dzieci i młodzieży
Encyklopedie i leksykony
Ezoteryka
Fantastyka
Filmy
Historyczne
Horror, literatura grozy
Jan Paweł II
Kalendarze
Komiksy
Kryminały
Książki kucharskie i diety
Książki po angielsku
Legendy, podania, mity
Literatura erotyczna
Literatura faktu
Muzyka
Nauka i Naukowcy
Nauki Przyrodnicze
Biologia. Przyroda
Chemia
Fizyka. Astronomia
Geografia
Matematyka
Analiza matematyczna
Analiza numeryczna. Metody numeryczne
Arytmetyka. Teoria liczb. Algebra
Geometria
Historia matematyki. Matematycy
Matematyka dyskretna. Kombinatoryka. Statystyka matematyczna. Rachunek prawdopodobieństwa
Naukowe i popularno-naukowe
Podręczniki szkolne
Poradniki
Religia i wiara
Romanse
Science-fiction
Sensacyjne i thrillery
Słowniki
Sport
Sztuka i fotografia
Technika
Wojskowość i wojny
Zdrowie i uroda
Newsletter
Subskrybuj:
Wyrażam zgodę na otrzymywanie oferty handlowej.
Więcej
To pole jest wymagane
Akceptuję
regulamin
To pole jest wymagane
Czekaj...
Home
/
Nauki Przyrodnicze
/
Matematyka
/
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
Dostępny
Dostępne ponad 10 sztuk.
€17,82
Dostawa do UK zawsze tylko £1.90! (
Sprawdź!
)
Ilość:
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%
€21,00
€30,35
Fascynujący mózg [Miękka]
Henning Beck
,
Sofia Anastasiadou
,
Christopher Meyer Reckendorf
Podobne książki
€39,47
Droga do rzeczywistości [Twarda]
Roger Penrose
€11,72
Pi razy oko [Miękka]
Matt Parker
-31%
€21,00
€30,35
Fascynujący mózg [Miękka]
Henning Beck
,
Sofia Anastasiadou
,
Christopher Meyer Reckendorf
€15,18
Broń matematycznej zagłady Jak algorytmy zwiększają nierówno... [Miękka]
Cathy O’Neil
Więcej
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
Kategorie
Nauki Przyrodnicze
>
Matematyka
>
Arytmetyka. Teoria liczb. Algebra
Nauki Przyrodnicze
>
Matematyka
Naukowe i popularno-naukowe
>
Popularno-naukowe
Thomas Nield
€17,82
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachune... [Miękka]
Thomas Nield
€10,16
Zobacz
Pierwsze kroki z SQL Praktyczne podejście dla początkujących... [Miękka]
Thomas Nield
Znaczniki produktu
Thomas Nield
(2)
Zapraszamy do zakupu tego produktu.