Книги по Big Data/DataScience

This book is intended to serve as a bridge in statistics for graduates and business practitioners interested in using their skills in the area of data science and analytics as well as statistical analysis in general. On the one hand, the book is intended to be a refresher for readers who have taken some courses in statistics, but who have not necessarily used it in their day-to-day work. On the ot...

In today’s world, understanding data analytics, data science, and artificial intelligence is not just an advantage but a necessity. This book is your thorough guide to learning these innovative fields, designed to make the learning practical and engaging.The book starts by introducing data analytics, data science, and artificial intelligence. It illustrates real-world applications, and, it address...

Линейная алгебра, предметом которой являются матрицы и операции на них, составляет математическую основу почти всех алгоритмов и методов анализа, реализованных в компьютерах. Но в учебниках десятилетней давности она преподносится без учета того, как профессионалы применяют линейную алгебру сегодня для решения реальных задач.В книге рассказывается о ключевых концепциях линейной алгебры, реализ...

Go, designed by Google, is a modern, open-source language known for its simplicity, readability, and efficiency. It excels at building web applications, network tools, and cloud services. Its clear syntax and built-in concurrency features make it a popular choice for modern developers.This guide simplifies the basics by introducing arrays, lists, stacks, queues, maps, trees, and graphs in a practi...

Delivering effective search is one of the biggest challenges you can face as an engineer. AI-Powered Search is an in-depth guide to building intelligent search systems you can be proud of. It covers the critical tools you need to automate ongoing relevance improvements within your search applications.Inside you’ll learn modern, data-science-driven search techniques like:Semantic search using dense...

В учебнике излагается содержание курса по дисциплине «Теория информационных процессов и систем», а также дополнительные материалы по дисциплинам «Системы поддержки принятия решений» и «Технологии интеллектуального анализа данных» по направлению «Информационные системы и технологии», в том числе профиля «Информационные технологии на транспорте» в соответствии с ФГОС 3++. Рассмотрены основные аспект...

Feel confident navigating the fundamentals of data scienceData Science Essentials For Dummies is a quick reference on the core concepts of the exploding and in-demand data science field, which involves data collection and working on dataset cleaning, processing, and visualization. This direct and accessible resource helps you brush up on key topics and is right to the point―eliminating review mate...

Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разобраться в таких дисциплинах, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, и научиться применять их в контексте таких методов, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Попутно вы уз...

Книга доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых разных областях науки. В дополнение к линейной регрессии описываются многие из наиболее значимых на сегодняшний день подходов в статистике и машинном обучении, включая методы повторной выб...

Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the growing role of large language models (LLMs) in programming and includes exercises on effective LLM prompts, tes...

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и...

Prepare for Microsoft Exam DP-100 and demonstrate your real-world knowledge of managing data ingestion and preparation, model training and deployment, and Machine Learning solution monitoring with Python, Azure Machine Learning, and MLflow. Designed for professionals with Data Science experience, this Exam Ref focuses on the critical thinking and decision-making acumen needed for success at the Mi...

Dive into R with this data science guide on machine learning (ML). Machine Learning with R, Fourth Edition, takes you through classification methods like nearest neighbor and Naive Bayes and regression modeling, from simple linear to logistic.Dive into practical deep learning with neural networks and support vector machines and unearth valuable insights from complex data sets with market basket an...

Whether you're a data novice or an experienced pro looking to do more work, faster, Starting Data Analytics with Generative AI and Python is here to help simplify and speed up your data analysis! Written by a pair of world-class data scientists and an experienced risk manager, the book concentrates on the practical analytics tasks you'll do every day.Inside Starting Data Analytics w...

Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – веб-разработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных....