Rozdział 8. Porady zawodowe i droga naprzód
Zbliżamy się do końca książki, więc warto zastanowić się nad kolejnym krokiem. Poznałeś szeroką gamę technik matematycznych: rachunek różniczkowy i całkowy, statystykę i algebrę liniową. Następnie zastosowałeś te techniki w praktyce, m.in. w regresji liniowej, regresji logistycznej i sieciach neuronowych. W tym rozdziale opowiem, jak wykorzystać nabytą tu wiedzę w dziwnej, ekscytującej i zróżnicowanej karierze specjalisty data science. Będę podkreślał znaczenie ukierunkowania oraz dążenia do konkretnych celów zamiast uczenia się na pamięć narzędzi i technik bez odniesienia do rzeczywistych problemów.
Ponieważ odchodzimy od fundamentalnych koncepcji i stosowanych metod, ten rozdział będzie miał inny ...
Get Podstawy matematyki w data science now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
