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Data Science from Scratch First Principles with Python

2/E
Grus, Joel 지음 | O'Reilly Media | 2020년 06월 01일
Data Science from Scratch

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상품상세정보
ISBN 9781492041139(1492041130)
쪽수 384쪽
언어 English
크기 179(W) X 236(H) X 26(T) (mm)
2/E
제본형태 Paperback
총권수 1권
리딩지수 Level General Adult

책소개

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이 책의 주제어

To really learn data science, you should not only master the tools-data science libraries, frameworks, modules, and toolkits-but also understand the ideas and principles underlying them. Updated for Python 3.6, this second edition of Data Science from Scratch shows you how these tools and algorithms work by implementing them from scratch.

If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with the hacking skills you need to get started as a data scientist. Packed with new material on deep learning, statistics, and natural language processing, this updated book shows you how to find the gems in today’s messy glut of data.

Get a crash course in Python
Learn the basics of linear algebra, statistics, and probability-and how and when they’re used in data science
Collect, explore, clean, munge, and manipulate data
Dive into the fundamentals of machine learning
Implement models such as k-nearest neighbors, Na?ve Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering
Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases

원서번역서 내용 엿보기

“데이터 과학의 기본 개념을 잡는 입문서!”

이 책은 라이브러리나 프레임워크와 같은 도구를 사용하지 않고 ‘밑바닥부터’ 만들어 보며 데이터 과학과 관련된 알고리즘을 알려 주는 기본서다. 데이터 과학을 배우기 위해 꼭 필요한 기본적인 내용을 중심으로, 책 전반에 걸쳐 수학과 통계학 기초가 녹아든 데이터 과학의 주요 기술을 다룬다.

이번 2판에서는 모든 코드와 예시가 파이썬 3.6으로 수정됐고 타입 어노테이션 등 새로운 기능을 활용한다. 오늘날의 데이터 과학자들이 다루어야 할 딥러닝, 통계, 자연어 처리 등의 주제도 추가됐다. 데이터 분석에 필요한 해킹과 수학·통계학 이론을 살펴보려는 프로그래머라면 기초부터 잡아 주는 강력한 도구로써 이 책의 일독을 권한다.

이 책의 원서번역서

저자소개

저자 : Grus, Joel

Joel Grus is a research engineer at the Allen Institute for Artificial Intelligence. Previously he worked as a software engineer at Google and a data scientist at several startups. He lives in Seattle, where he regularly attends data science happy hours. He blogs infrequently at joelgrus.com and tweets all day long at @joelgrus.

목차

Preface to the Second Edition
Preface to the First Edition

1. Introduction
2. A Crash Course in Python
3. Visualizing Data
4. Linear Algebra
5. Statistics
6. Probability
7. Hypothesis and Inference
8. Gradient Descent
9. Getting Data
10. Working with Data
11. Machine Learning
12. k-Nearest Neighbors
13. Naive Bayes
14. Simple Linear Regression
15. Multiple Regression
16. Logistic Regression
17. Decision Trees
18. Neural Networks
19. Deep Learning
20. Clustering
21. Natural Language Processinig
22. Network Analysis
23. Recommender Systems
24. Databases and SQL
25. MapReduce
26. Data Ethincs
27. Go Forth and Do Data Science

Index

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