Descripción
Domine las matemáticas necesarias para sobresalir en ciencia de datos, aprendizaje automático y estadísticas. En este libro, el autor Thomas Nield lo guía a través de áreas como el cálculo, la probabilidad, el álgebra lineal y las estadísticas, y cómo se aplican a técnicas como la regresión lineal, la regresión logística y las redes neuronales. A lo largo del camino, también obtendrá conocimientos prácticos sobre el estado de la ciencia de datos y cómo usar esos conocimientos para maximizar su carrera.
Aprenda a:
- Utilice código Python y bibliotecas como SymPy, NumPy y scikit-learn para explorar conceptos matemáticos esenciales como cálculo, álgebra lineal, estadísticas y aprendizaje automático.
- Comprender técnicas como la regresión lineal, la regresión logística y las redes neuronales en lenguaje sencillo, con una notación y jerga matemática mínimas.
- Realizar estadísticas descriptivas y pruebas de hipótesis en un conjunto de datos para interpretar valores p y significación estadística.
- Manipular vectores y matrices y realizar descomposición de matrices.
- Integrar y construir sobre el conocimiento incremental de cálculo, probabilidad, estadística y álgebra lineal, y aplicarlo a modelos de regresión, incluidas las redes neuronales.
- Navegar prácticamente a través de una carrera en ciencia de datos y evitar trampas comunes, suposiciones y sesgos mientras ajusta su conjunto de habilidades para destacarse en el mercado laboral.
Autor: Thomas Nield
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 07/05/2022
Páginas: 347
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.23lbs
Tamaño: 9.19h x 7.00w x 0.73d
ISBN13: 9781098102937
ISBN10: 1098102932
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
- Matemáticas | Álgebra | Lineal
- Matemáticas | Cálculo