За да научите наистина науката за данните, не трябва просто да овладеете инструментите – библиотеките за наука за данни, рамките, кодовите единици и инструментариумите – но също така трябва да разберете идеите и принципите, които управляват тяхното функциониране.

Тази втора версия на Наука за Данни: Основни Принципи и Приложения с Python, актуализирана за Python 3.6, ви показва как работят тези инструменти и алгоритми, прилагайки ги от самото начало. Ако имате наклонности към математиката и умения за програмиране, авторът Джоел Грус ще ви помогне да се почувствате комфортно с математиката и статистиката, които са в основата на науката за данни, както и с необходимите "хакерски" знания, необходими за да започнете като научни работници по данни.

С ново съдържание в дълбочинното обучение, статистиката и обработката на естествени езици, тази обновена книга ви показва как да намерите скритите диаманти сред днешния хаотичен поток от данни.

• Вземете бърз курс по Python
• Научете основните принципи на линейната алгебра, статистиката и вероятностите – и как и кога се използват в науката за данни
• Събирайте, изследвайте, почиствайте, трансформирайте и обработвайте данните
• "Гмуркайте" се в основните принципи на машинното обучение
• Реализирайте модели като k-близки съседи, наивен байесовски класификатор, линейна и логистична регресия, дървета на решения, невропрътища и кластеризиране
• Изследвайте системи за препоръки, обработка на естествени езици, анализ на мрежи, MapReduce и бази данни.

Рецензии на книги:
«Джоел ви отвежда от основните въпроси на науката за данни до пълното разбиране на основните алгоритми, които всеки научен работник по данни трябва да знае». —Рохит Сивапрасад, Инженер, Facebook
«Препоръчвам книгата Наука за Данни: Основни Принципи и Приложения с Python на анализаторите и инженерите, които искат да напреднат, овладявайки полето на машинното обучение. Тя е най-добрият инструмент за разбиране на основните принципи на тази научна дисциплина». —Том Марталер, Инженер Директор, Amazon
«Трудно е да превърнете концепциите на науката за данни в код. Книгата на Джоел го прави много по-лесно». —Уилям Кокс, Инженер по машинно обучение, Grubhub.

Джоел Грус е инженер на изследвания в Института за Изкуствен Интелект Ален. Преди това е работил като софтуерен инженер в Google и като научен работник по данни в различни стартапи. Живее в Сиатъл, където редовно "посещава" курсове по наука за данни. Понякога пише в блога си и туитва през деня на @joelgrus.