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Data Science from Scratch

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Joel Grus
O'Reilly Media
2015-4-28
330
USD 39.99
Paperback
9781491901427

圖書標籤: Python  DataScience  機器學習  數據科學  Programming  統計學習  計算機  數學/統計/數據   


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发表于2024-12-23

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圖書描述

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

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著者簡介

Joel Grus

Joel Grus is a software engineer at Google. Before that he worked as a data scientist at multiple startups. He lives in Seattle, where he regularly attends data science happy hours. He blogs infrequently at joelgrus.com.

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用戶評價

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各方麵都講瞭一點 也不是很深

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隻讀瞭 ch. 24 MapReduce, 代碼寫得很 pythonic 好評

評分

請鼓勵我每晚看一點看下去

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好好學習

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感覺這本書更適閤想要自己寫數據分析應用的程序員看

讀後感

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这本书可以作为 Data Science 101 ,只是一本基于 Python 学习 Data Science 的指南,我觉得里面最有价值的就是 For Further Exploration 部分了。  

評分

这本书可以作为 Data Science 101 ,只是一本基于 Python 学习 Data Science 的指南,我觉得里面最有价值的就是 For Further Exploration 部分了。  

評分

这本书可以作为 Data Science 101 ,只是一本基于 Python 学习 Data Science 的指南,我觉得里面最有价值的就是 For Further Exploration 部分了。  

評分

说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习,都值得花上一两个月用上N多个案例来实践,这样之后,我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的,估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的,有什么用。后面...  

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