Joel Grus Knihy

Through ten engaging essays, this book explores core Python concepts and software engineering principles using the Fizz Buzz problem as a central theme. It offers a unique blend of practical coding solutions and broader discussions on mathematics, software design, and technical interviews. Aimed at both beginners and experienced programmers, it provides valuable insights into algorithmic thinking and problem-solving. The author shares his journey from a viral blog post to becoming a thought leader in the Fizz Buzz space, making this an entertaining and informative read.

This is a first-principles-based, practical introduction to the fundamentals of data science aimed at the mathematically-comfortable reader with some programming skills.

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. W książce między innymi: elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych algorytmy modeli analizy danych podstawy uczenia maszynowego systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!

Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weit verbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. W książce między innymi: elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych algorytmy modeli analizy danych podstawy uczenia maszynowego systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!

Dieses Buch führt in die Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen, Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits zu nutzen und diese selbst zu implementieren, was Ihr Verständnis der Zusammenhänge vertieft. Zudem erfahren Sie, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse funktionieren. Mit Programmierkenntnissen und einer Affinität zur Mathematik unterstützt Sie der Autor, die mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science zu erlernen und praktische Programmierfähigkeiten zu entwickeln. Dabei wird Python verwendet, eine leicht zu erlernende Sprache mit zahlreichen Bibliotheken für Data Science. Der Inhalt umfasst: einen Crashkurs in Python, die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie deren Anwendung in der Data Science. Sie lernen, Daten zu sammeln, zu untersuchen, zu bereinigen und zu manipulieren. Zudem tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein und implementieren Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering. Weitere Themen sind Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken.