April 2025
Intermediate to advanced
406 pages
9h 41m
Italian
Overview
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Per imparare davvero la scienza dei dati, non basta solo usare gli strumenti (librerie, framework, moduli e toolkit), ma bisogna anche capire le idee e i principi che ci stanno dietro. Aggiornato per Python 3.6, questa seconda edizione di Data Science from Scratch ti mostra come funzionano questi strumenti e algoritmi implementandoli da zero.
Se hai un po' di matematica e qualche abilità di programmazione, l'autore Joel Grus ti aiuterà a prendere confidenza con la matematica e la statistica alla base della scienza dei dati e con le competenze di hacking necessarie per iniziare come data scientist. Ricco di nuovo materiale su deep learning, statistica ed elaborazione del linguaggio naturale, questo libro aggiornato ti mostra come trovare le gemme nell'attuale caos di dati.
- Segui un corso intensivo su Python
- Impara le basi dell'algebra lineare, della statistica e della probabilità, e come e quando vengono usate nella scienza dei dati
- Raccogli, esplora, pulisci, modifica e manipola i dati
- Immergiti nei fondamenti del machine learning
- Implementa modelli come k-nearest neighbors, Naïve Bayes, regressione lineare e logistica, alberi decisionali, reti neurali e clustering
- Esplora i sistemi di raccomandazione, l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi di rete, MapReduce e i database
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