The Beginner's Guide to Data Science
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2022
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses the principles and practical applications of data science, addressing key topics including data wrangling, statistics, machine learning, data visualization, natural language processing and time series analysis. Detailed investigations of techniques used in the implementation of recommendation engines and the proper selection of metrics for distance-based analysis are also covered.Utilizing numerous comprehensive code examples, figures, and tables to help clarify and illuminate essential data science topics, the authors provide an extensive treatment and analysis of real-world questions, focusing especially on the task of determining and assessing answers to these questions as expeditiously and precisely as possible. This book addresses the challenges related to uncovering the actionable insights in 'big data,' leveraging database and data collection tools such as web scraping and text identification.This book is organized as 11 chapters, structuredas independent treatments of the following crucial data science topics:Data gathering and acquisition techniques including data creationManaging, transforming, and organizing data to ultimately package the information into an accessible format ready for analysisFundamentals of descriptive statistics intended to summarize and aggregate data into a few concise but meaningful measurementsInferential statistics that allow us to infer (or generalize) trends about the larger population based only on the sample portion collected and recordedMetrics that measure some quantity such as distance, similarity, or error and which are especially useful when comparing one or more data observationsRecommendation engines representing a set of algorithms designed to predict (or recommend) a particular product, service, or other item of interest a user or customer wishes to buy or utilize in some mannerMachine learning implementations and associated algorithms,comprisingcore data science technologies with many practical applications, especially predictive analyticsNatural Language Processing, which expedites the parsing and comprehension of written and spoken language in an effective and accurate mannerTime series analysis, techniques to examine and generate forecasts about the progress and evolution of data over timeData science provides the methodology and tools to accurately interpret an increasing volume of incoming information in order to discern patterns, evaluate trends, and make the right decisions. The results of data science analysis provide real world answers to real world questions. Professionals working on data science and business intelligence projects as well as advanced-level students and researchers focused on data science, computer science, business and mathematics programs will benefit from this book.…
N° de ref. del artículo 9783031078644
- Título
- The Beginner's Guide to Data Science
- Autor
- Robert Ball
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031078640
- ISBN 13
- 9783031078644
- Peso del artículo
- 813 gramos
- Dimensiones
- 285x215x20 mm
This book discusses the principles and practical applications of data science, addressing key topics including data wrangling, statistics, machine learning, data visualization, natural language processing and time series analysis. Detailed investigations of techniques used in the implementation of recommendation engines and the proper selection of metrics for distance-based analysis are also covered.
Utilizing numerous comprehensive code examples, figures, and tables to help clarify and illuminate essential data science topics, the authors provide an extensive treatment and analysis of real-world questions, focusing especially on the task of determining and assessing answers to these questions as expeditiously and precisely as possible. This book addresses the challenges related to uncovering the actionable insights in “big data,” leveraging database and data collection tools such as web scraping and text identification.
This book is organized as 11 chapters, structuredas independent treatments of the following crucial data science topics:
- Data gathering and acquisition techniques including data creation
- Managing, transforming, and organizing data to ultimately package the information into an accessible format ready for analysis
- Fundamentals of descriptive statistics intended to summarize and aggregate data into a few concise but meaningful measurements
- Inferential statistics that allow us to infer (or generalize) trends about the larger population based only on the sample portion collected and recorded
- Metrics that measure some quantity such as distance, similarity, or error and which are especially useful when comparing one or more data observations
- Recommendation engines representing a set of algorithms designed to predict (or recommend) a particular product, service, or other item of interest a user or customer wishes to buy or utilize in some manner
- Machine learning implementations and associated algorithms, comprising core data science technologies with many practical applications, especially predictive analytics
- Natural Language Processing, which expedites the parsing and comprehension of written and spoken language in an effective and accurate manner
- Time series analysis, techniques to examine and generate forecasts about the progress and evolution of data over time
Data science provides the methodology and tools to accurately interpret an increasing volume of incoming information in order to discern patterns, evaluate trends, and make the right decisions. The results of data science analysis provide real world answers to real world questions. Professionals working on data science and business intelligence projects as well as advanced-level students and researchers focused on data science, computer science, business and mathematics programs will benefit from this book.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Brian Rague joined the School of Computing faculty at Weber State University in 2003 after working on various data science and engineering research projects throughout his early career at MIT, Caltech, and NASA’s Jet Propulsion Laboratory. He has consulted with industry partners on how to effectively leverage the ongoing deluge of available data for both operations and research purposes. His areas ofinterest emphasize the platforms and technologies that wrangle and process data, such as machine learning, parallel computing, and distributed systems.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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