Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearly explains how to apply the best practices from software engineering to data science.

 Examples are provided in Python, drawn from popular packages such as NumPy and …

Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность и снижает стоимость обработки.  Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как …

 Graphs are the natural way to represent and understand connected data. This book explores the most important algorithms and techniques for graphs in data science, with concrete advice on implementation and deployment. You don’t need any graph experience to start benefiting from this insightful guide. These powerful graph algorithms are explained in clear, jargon-free text and illustrations that makes them easy to apply to your own projects.

In Graph Algorithms for …

english PDF

 Machine learning has redefined the way we work with data and is increasingly becoming an indispensable part of everyday life. The Pragmatic Programmer for Machine Learning: Engineering Analytics and Data Science Solutions discusses how modern software engineering practices are part of this revolution both conceptually and in practical applictions.

 Comprising a broad overview of how to design machine learning pipelines as well as the state-of-the-art tools we use to make them, this …

 With the proliferation of information, big data management and analysis have become an indispensable part of any system to handle such amounts of data. The amount of data generated by the multitude of interconnected devices increases exponentially, making the storage and processing of these data a real challenge.

 Big data management and analytics have gained momentum in almost every industry, ranging from finance or healthcare. Big data can reveal key …

 Monetize your company’s data and data science expertise without spending a fortune on hiring independent strategy consultants to help

 What if there was one simple, clear process for ensuring that all your company’s data science projects achieve a high a return on investment? What if you could validate your ideas for future data science projects, and select the one idea that’s most prime for achieving profitability while also moving your …

Перед вами - первая исходно русскоязычная книга, в которой на реальных примерах рассматриваются секреты обработки больших данных (Big Data) в облаках. Основное внимание уделено решениям Microsoft Azure и AWS. Рассматриваются все этапы работы – получение данных, подготовленных для обработки в облаке, использование облачных хранилищ, облачных инструментов анализа данных. Особое внимание уделено службам SAAS, продемонстрированы преимущества облачных технологий по сравнению с решениями, развернутыми на выделенных серверах или в виртуальных машинах. 

Стоит познакомиться с работой Анналин Ын и Кеннета Су, чтобы убедиться, что книга своему названию вполне соответствует. Это действительно Data Science для не-специалиста, поэтому математика, местами сложная, которая описывается на отвлеченном уровне, намеренно не освещена подробно. Но не поймите неправильно: это не означает, что содержимое книги размыто. Информация в ней существенная, а вот лаконичность и емкость пошли только на пользу. 

Для того чтобы понять мир, необходимо собрать и проанализировать данные о нем. Объединение последних технологических тенденций предоставляет новые возможности для применения анализа данных к более сложным задачам, чем когда-либо прежде.

This book covers a wide range of topics on the role of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Big Data for healthcare applications and deals with the ethical issues and concerns associated with it. This book explores the applications in different areas of healthcare and highlights the current research.

Success in data science depends on the flexible and appropriate use of tools. That includes Python and R, two of the foundational programming languages in the field. With this book, data scientists from the Python and R communities will learn how to speak the dialects of each language. By recognizing the strengths of working with both, you'll discover new ways to accomplish data science tasks and expand your skill set.

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В этой книге приводятся сведения из машинного обучения, инженерной математики и математической физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных сложных систем, таких как турбулентность, науки о мозге, …