Data Science. Nauka o danych od podstaw

Książka pozwala na poznanie nauki o danych (Data Science) i zastosowanie zdobytej wiedzy w praktyce. Zawiera krótki kurs języka Python, elementy algebry liniowej, statystyki, teorii prawdopodobieństwa, metod przetwarzania danych. Przedstawione są podstawy uczenia maszynowego. Opisano algorytmy k najbliższych sąsiadów, naiwnej klasyfikacji Bayesa, regresji liniowej i logistycznej, a także modele oparte na drzewach decyzyjnych, sieciach neuronowych i klasteryzacji. Rozpatrzone zostały techniki przetwarzania języka naturalnego, metody analizy sieci społecznych, podstawy baz danych, SQL i MapReduce. W drugim wydaniu przykłady zostały przepisane w Pythonie 3.6, zabawkowe zbiory danych zastąpione „prawdziwymi”, dodano materiały dotyczące głębokiego uczenia się oraz etyki danych, statystyki i przetwarzania języka naturalnego, rekurencyjnych sieci neuronowych, wektorowych osadzeń słów i rozkładu macierzy.