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Críticas:
"I enjoyed Rachel and Cathy's book, it's readable, informative, and like no other book I've read on the topic of statistics or data science." --Andrew Gelman Professor of statistics and political science, and director of the Applied Statistics Center at Columbia University "I got a lot out of Doing Data Science, finding the chapter organization on business problem specification, analytics formulation, data access/wrangling, and computer code to be very helpful in understanding DS solutions." --Steve Miller Co-founder, OpenBI, LLC, a Chicago-based business intelligence services firm
Reseña del editor:
Now that people are aware that data can make the difference in an election or a business model, data science as an occupation is gaining ground. But how can you get started working in a wide-ranging, interdisciplinary field that’s so clouded in hype? This insightful book, based on Columbia University’s Introduction to Data Science class, tells you what you need to know.
In many of these chapter-long lectures, data scientists from companies such as Google, Microsoft, and eBay share new algorithms, methods, and models by presenting case studies and the code they use. If you’re familiar with linear algebra, probability, and statistics, and have programming experience, this book is an ideal introduction to data science.
Topics include:
- Statistical inference, exploratory data analysis, and the data science process
- Algorithms
- Spam filters, Naive Bayes, and data wrangling
- Logistic regression
- Financial modeling
- Recommendation engines and causality
- Data visualization
- Social networks and data journalism
- Data engineering, MapReduce, Pregel, and Hadoop
Doing Data Science is collaboration between course instructor Rachel Schutt, Senior VP of Data Science at News Corp, and data science consultant Cathy O’Neil, a senior data scientist at Johnson Research Labs, who attended and blogged about the course.
"Sobre este título" puede pertenecer a otra edición de este libro.
- EditorialO'Reilly Media
- Año de publicación2013
- ISBN 10 1449358659
- ISBN 13 9781449358655
- EncuadernaciónTapa blanda
- Número de edición1
- Número de páginas300
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Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline
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(2013)
ISBN 10: 1449358659
ISBN 13: 9781449358655
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Descripción Softcover. Condición: New. 1. Now that people are aware that data can make the difference in an election or a business model, data science as an occupation is gaining ground. But how can you get started working in a wide-ranging, interdisciplinary field thats so clouded in hype? This insightful book, based on Columbia Universitys Introduction to Data Science class, tells you what you need to know.In many of these chapter-long lectures, data scientists from companies such as Google, Microsoft, and eBay share new algorithms, methods, and models by presenting case studies and the code they use. If youre familiar with linear algebra, probability, and statistics, and have programming experience, this book is an ideal introduction to data science.Topics include: Statistical inference, exploratory data analysis, and the data science process Algorithms Spam filters, Naive Bayes, and data wrangling Logistic regression Financial modeling Recommendation engines and causality Data visualization Social networks and data journalism Data engineering, MapReduce, Pregel, and HadoopDoing Data Science is collaboration between course instructor Rachel Schutt, Senior VP of Data Science at News Corp, and data science consultant Cathy ONeil, a senior data scientist at Johnson Research Labs, who attended and blogged about the course. Nº de ref. del artículo: DADAX1449358659
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Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline by Schutt, Rachel, O'Neil, Cathy [Paperback ]
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Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline
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Doing Data Science Straight Talk from the Frontline
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