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Data Science

guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati

di Sinan Ozdemir

Prezzo: 35,00 Euro

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Questo libro si rivolge ai programmatori che vogliono entrare nel mondo della scienza dei dati scoprendo come unire competenze che spaziano dalla matematica alle analisi di business attraverso - naturalmente - la programmazione. Lo scopo è insegnare come affrontare dati eterogenei trasformandoli in idee e insight.

Nel corso dei vari capitoli vengono presentati gli elementi che un data scientist deve padroneggiare: la definizione del dominio di analisi, il recupero e la pulizia di dati grezzi, il calcolo delle probabilità, i modelli statistici, fino all'applicazione di algoritmi di machine learning. Non mancano approfondimenti su come normalizzare e preparare i dati prima di un'analisi, oltre a suggerimenti su come presentare e comunicare i risultati in modo efficace. Tutti i passaggi chiave sono corredati da esempi di pseudocodice per illustrare al meglio gli algoritmi in uso mentre gli esempi di codice utilizzano prevalentemente il linguaggio Python.

Argomenti in breve

  • Definire la terminologia della scienza dei dati
  • Scoprire i cinque passi della data science
  • Distinguere tra dati di diverso tipo
  • Applicare gli elementi matematici necessari
  • Utilizzare il calcolo delle probabilità e la statistica
  • Presentare e comunicare i dati in maniera efficace
  • Conoscere i modelli di machine learning
  • Applicare modelli di apprendimento a problemi diversi

Anteprime

Scarica subito l'Indice, l'Introduzione e il Capitolo 1 in formato PDF.

File di esempio

Il codice degli esempi è disponibile su GitHub nel repository dedicato Principles-of-Data-Science. In caso di problemi è anche possibile scaricare un archivio ZIP del codice dal sito dell’editore originale inglese, Packt Publishing. Per farlo è necessario registrarsi gratuitamente. Quindi andare sulla scheda del libro e fare clic su Code Files.

I lettori interessati possono anche scaricare un file PDF contenente una versione a colori delle immagini presenti nel libro. Le immagini a colori potranno esservi utili per comprendere meglio alcuni dettagli sulle variazioni nell’output.

L'autore

Sinan Ozdemir è un data scientist e un docente universitario che vive a San Francisco con il suo cane Charlie, il suo gatto Euclide e il suo drago barbuto Fiero. Ha studiato Matematica alla Johns Hopkins University dove ha iniziato a tenere corsi sulla scienza dei dati. È fondatore della startup Legion Analytics, società che sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale e algoritmi di machine learning a beneficio di team di vendita aziendali.

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Data Science

guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati

Collana: Guida Completa

Uscita: Giugno 2017

Pagine: 336

ISBN: 9788850334193

Formato: 16,8 X 24

Booksite:

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 »  Capitolo 1



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