Isbn Data Science Bookcamp Buch Science-Fiction Englisch Taschenbuch 704 Seiten

Name: Isbn Data Science Bookcamp Buch Science-Fiction Englisch Taschenbuch 704 Seiten
Brand: ISBN
SKU: 9781617296253
Price: 69.3 EUR
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Produktinformationen

Lerne Data Science mit Python, indem du fünf reale Projekte erstellst! Experimentiere mit Vorhersagen von Kartenspielen, dem Verfolgen von Krankheitsausbrüchen und mehr, während du ein flexibles und intuitives Verständnis für Data Science aufbaust. In Data Science Bookcamp wirst du lernen: Techniken zur Berechnung und Darstellung von Wahrscheinlichkeiten Statistische Analyse mit Scipy Wie man Datensätze mit Clusteralgorithmen organisiert Wie man komplexe mehrdimensionale Datensätze visualisiert Wie man einen Entscheidungsbaum-Maschinenlernalgorithmus trainiert. In Data Science Bookcamp testest und baust du dein Wissen über Python mit den offenen Problemen auf, an denen professionelle Data Scientists jeden Tag arbeiten. Herunterladbare Datensätze und ausführlich erklärte Lösungen helfen dir, das, was du gelernt hast, zu vertiefen, dein Selbstvertrauen zu stärken und dich auf eine aufregende neue Karriere in der Data Science vorzubereiten. Der Kauf des Druckbuchs umfasst ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications. Über die Technologie Ein Data-Science-Projekt hat viele bewegliche Teile, und es erfordert Übung und Fertigkeiten, um allen Code, Algorithmen, Datensätze, Formate und Visualisierungen harmonisch zusammenarbeiten zu lassen. Dieses einzigartige Buch führt dich durch fünf realistische Projekte, darunter das Verfolgen von Krankheitsausbrüchen aus Nachrichtenüberschriften, die Analyse sozialer Netzwerke und das Finden relevanter Muster in den Daten von Anzeigenklicks. Über das Buch Data Science Bookcamp hört nicht bei Theorie auf oberflächlichem Niveau und Spielzeugbeispielen auf. Während du jedes Projekt durchgehst, wirst du lernen, wie du häufige Probleme wie fehlende Daten, unordentliche Daten und Algorithmen, die nicht ganz zu dem Modell passen, das du erstellst, behebst. Du wirst die detaillierten Einrichtungsanweisungen und die vollständig erklärten Lösungen zu schätzen wissen, die häufige Fehlerstellen hervorheben. Am Ende wirst du Vertrauen in deine Fähigkeiten haben, weil du die Ergebnisse sehen kannst. Was ist enthalten Webscraping Datensätze mit Clusteralgorithmen organisieren Komplexe mehrdimensionale Datensätze visualisieren Einen Entscheidungsbaum-Maschinenlernalgorithmus trainieren Über den Leser Für Leser, die die Grundlagen von Python kennen. Keine vorherigen Kenntnisse in Data Science oder Maschinenlernen erforderlich. Über den Autor Leonard Apeltsin ist der Leiter der Data Science bei Anomaly, wo sein Team fortgeschrittene Analysen anwendet, um Gesundheitsbetrug, Verschwendung und Missbrauch aufzudecken. Inhaltsverzeichnis FALLSTUDIE 1 FINDEN DER GEWINNSTRATEGIE IN EINEM KARTENSPIEL 1 Wahrscheinlichkeiten mit Python berechnen 2 Wahrscheinlichkeiten mit Matplotlib darstellen 3 Zufällige Simulationen in NumPy durchführen 4 Fallstudienlösung 1 FALLSTUDIE 2 BEURTEILUNG VON ONLINE-ANZEIGENKLICKS AUF SIGNIFIKANZ 5 Grundlegende Wahrscheinlichkeits- und statistische Analyse mit SciPy 6 Vorhersagen mit dem zentralen Grenzwertsatz und SciPy treffen 7 Statistische Hypothesentests 8 Tabellen mit Pandas analysieren 9 Fallstudienlösung 2 FALLSTUDIE 3 VERFOLGUNG VON KRANKHEITSABBRÜCHEN MIT NEUIGKEITSÜBERSCHRIFTEN 10 Daten in Gruppen clustern 11 Geografische Standortvisualisierung und -analyse 12 Fallstudienlösung 3 FALLSTUDIE 4 VERWENDUNG VON ONLINE-STELLENANGEBOTEN ZUR VERBESSERUNG DEINES DATA-SCIENCE-LEBENSLAUFS 13 Messung von Textähnlichkeiten 14 Dimensionsreduktion von Matrixdaten 15 NLP-Analyse großer Textdatensätze 16 Extrahieren von Texten aus Webseiten 17 Fallstudienlösung 4 FALLSTUDIE 5 VORHERSAGE ZUKÜNFTIGER FREUNDSCHAFTEN AUS SOZIALEN NETZWERKDATEN 18 Einführung in die Graphentheorie und Netzwerk-Analyse 19 Dynamische Graphentheorie-Techniken für die Knotenbewertung und Netzwerk-Analyse 20 Netzwerkgetriebenes überwacht maschinelles Lernen 21 Training von linearen Klassifikatoren mit logistischer Regression 22 Training von nicht-linearen Klassifikatoren mit Entscheidungsbaumtechniken 23 Fallstudienlösung 5