Grus Joel
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(2)
Forma i typ
E-booki
(2)
Autor
Sekuła Aleksandra
(2479)
Kozioł Paweł
(2014)
Kochanowski Jan
(1020)
Kotwica Wojciech
(794)
Kowalska Dorota
(664)
Grus Joel
(-)
Konopnicka Maria
(636)
Krzyżanowski Julian
(612)
Leśmian Bolesław
(481)
Krasicki Ignacy
(476)
Boy-Żeleński Tadeusz
(464)
Mickiewicz Adam
(405)
Słowacki Juliusz
(405)
Baczyński Krzysztof Kamil
(401)
Kraszewski Józef Ignacy
(398)
Orzeszkowa Eliza
(357)
Sienkiewicz Henryk
(340)
Jachowicz Stanisław
(316)
Otwinowska Barbara
(309)
Rzepka Rafał
(279)
Dybała Paweł (1981- )
(269)
Rolando Bianka
(262)
Trzeciak Weronika
(262)
Żeleński Tadeusz
(261)
Żeromski Stefan
(256)
Wallace Edgar
(255)
Ziajkiewicz Artur
(246)
Dybała Paweł
(243)
Czechowicz Józef
(242)
Sidorkiewicz Tomasz
(240)
Shakespeare William
(236)
Mosiewicz Maria
(230)
Korzeniewski Wiktor
(219)
Conrad Joseph
(216)
Doyle Arthur Conan
(212)
Dwornik Karolina
(211)
Ślusarczyk-Bryła Paulina
(210)
Liebert Jerzy
(209)
May Karol
(203)
Biel Mirella
(201)
Goliński Zbigniew
(201)
Dug Katarzyna
(198)
Siemianowski Roch
(197)
Pawlikowska-Jasnorzewska Maria
(194)
Syty Jakub (1982- )
(190)
Bogucka Masza
(188)
Prus Bolesław
(185)
Przerwa-Tetmajer Kazimierz
(182)
Miciński Tadeusz
(177)
Asnyk Adam
(174)
Filipowicz Leszek
(172)
Masiak Wojciech
(169)
Drewnowski Jacek (1974- )
(167)
Oppenheim E. Phillips
(165)
Baudelaire Charles
(160)
Curant Catrina
(160)
Balcer Karolina
(158)
Birek Wojciech (1961- )
(155)
Starosta Marek
(151)
Roberts Nora
(150)
Iwaszkiewicz Jarosław
(149)
Cartland Barbara
(147)
Kasprowicz Jan
(147)
M. Annah Viki
(147)
Derengowska Joanna
(145)
Brand Max
(143)
Domańska Joanna
(142)
Будна Наталія
(141)
Markiewicz Henryk
(139)
Lech Justyna
(138)
Latoś Dariusz
(133)
Drewnowski Jacek
(132)
Pratchett Terry
(130)
Rawinis Marian Piotr
(130)
Syrokomla Władysław
(128)
Cieślak Piotr
(126)
London Jack
(125)
Norwid Cyprian Kamil
(125)
Braiter Paulina
(124)
Braiter Paulina (1968- )
(124)
Dickens Charles
(124)
Zychma Agnieszka
(124)
Balzac Honoré de
(123)
Birek Wojciech
(123)
Lange Antoni
(123)
Kornhauser Julian
(122)
Pigoń Stanisław
(122)
Prus Bolesław [pseud.]
(120)
Ignaczak Tomasz
(118)
Pasewicz Edward
(118)
Verne Jules
(118)
Tuczapska Paulina
(117)
Keff Bożena
(116)
Plewako-Szczerbiński Krzysztof
(116)
Sobczak Tomasz
(116)
Piechowiak Anna
(115)
Wiesiołowski Jacek
(115)
Grabiński Stefan
(114)
SheWolf
(114)
Andersen Hans Christian
(112)
Szweykowski Zygmunt
(112)
Rok wydania
2020 - 2024
(1)
2010 - 2019
(1)
Kraj wydania
Polska
(2)
Język
polski
(2)
2 wyniki Filtruj
E-book
W koszyku
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!
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
E-book
W koszyku
Forma i typ
Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę. Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie. Poszczególne przykłady, którymi zilustrowano omawiane zagadnienia, są przejrzyste, dobrze opisane i zrozumiałe. Podczas lektury książki poznasz biblioteki, które umożliwią zaimplementowanie omówionych technik podczas analizy dużych zbiorów danych. Szybko się przekonasz, że aby zostać analitykiem danych, wystarczy odrobina ciekawości, sporo chęci, mnóstwo ciężkiej pracy i... ta książka. Najważniejsze zagadnienia: Praktyczne wprowadzenie do Pythona Podstawy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w analizie danych Podstawy uczenia maszynowego Implementacje algorytmów modeli, w tym naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i grupowanie, MapReduce Systemy rekomendacji i mechanizmy przetwarzania języka naturalnego Korzystanie z mediów społecznościowych i baz danych. Python. Wyciśniesz z danych każdą kroplę wiedzy!
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej