Puntuación:
El libro ofrece una introducción completa a la ciencia de datos a través de casos prácticos realistas que se basan en conceptos algorítmicos. Es accesible para principiantes y proporciona valiosos conocimientos para desarrolladores consolidados. Sin embargo, algunos usuarios consideran que carece de detalles fundamentales y rigor, por lo que es menos adecuado para lectores sin conocimientos previos o experiencia en Python y herramientas de ciencia de datos.
Ventajas:⬤ Cobertura exhaustiva con estudios de casos realistas que introducen varios algoritmos de ciencia de datos.
⬤ Estilo de redacción accesible que evita un lenguaje excesivamente académico.
⬤ Ofrece cuadernos Jupyter de código descargable para el aprendizaje práctico.
⬤ Estructura bien organizada que permite un aprendizaje secuencial.
⬤ Fomenta proyectos prácticos que reflejan las tareas de la ciencia de datos del mundo real.
⬤ Carece de información básica para principiantes, como instrucciones de instalación de herramientas (por ejemplo, Anaconda, Jupyter).
⬤ Algunos usuarios señalaron inexactitudes en las explicaciones de conceptos estadísticos clave.
⬤ Los bloques de código pueden ser difíciles de leer debido a su formato.
⬤ El contenido puede dar saltos, lo que dificulta su seguimiento si no se lee de forma secuencial.
(basado en 8 opiniones de lectores)
Data Science Bookcamp: Five Real-World Python Projects
Aprender la ciencia de datos con Python mediante la construcción de cinco proyectos del mundo real En Ciencia de Datos Bookcamp pondrá a prueba y construir su conocimiento de Python y aprender a manejar el tipo de problemas de composición abierta que los científicos de datos profesionales trabajan a diario. Aprenda ciencia de datos con Python mediante la construcción de cinco proyectos del mundo real En Data Science Bookcamp pondrá a prueba y construirá su conocimiento de Python y aprenderá a manejar el tipo de problemas de composición abierta que los científicos de datos profesionales trabajan a diario.
Data Science Bookcamp es un conjunto completo de proyectos desafiantes cuidadosamente diseñados para hacer crecer sus habilidades de ciencia de datos de principiante a maestro. El veterano científico de datos Leonard Apeltsin establece cinco ejercicios cada vez más difíciles que ponen a prueba tus habilidades frente al tipo de problemas que te encontrarías en el mundo real.
A medida que resuelva cada desafío, adquirirá y ampliará las habilidades de ciencia de datos y Python que utilizará como científico de datos profesional. La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)