Data Science From Scratch: La Guía #1 de Ciencia de Datos Para Todo Lo Que Un Científico de Datos Necesita Saber: Python, Álgebra Lineal, Estadística, Codificación, A

Opiniones de los lectores

El libro sirve de guía introductoria a la ciencia de datos y Python, alabado por sus explicaciones paso a paso y su sencillez para principiantes. Sin embargo, se le critica por ser demasiado general, carecer de profundidad y por una corrección insuficiente.

Explicaciones fáciles de entender, bueno para principiantes, ofrece una visión general de la ciencia de datos y ejemplos de programas útiles relacionados con las redes neuronales.

Carece de especificidad y profundidad, contiene muchas generalizaciones, una corrección de pruebas descuidada y algunos lectores lo consideraron poco informativo o demasiado complejo con fragmentos de código irrelevantes.

(basado en 12 opiniones de lectores)

Título original:

Data Science From Scratch: The #1 Data Science Guide For Everything A Data Scientist Needs To Know: Python, Linear Algebra, Statistics, Coding, A

Contenido del libro:

El poder de la ciencia de datos

Si estás buscando comenzar una nueva carrera con una gran demanda, entonces necesitas seguir leyendo.

Los científicos de datos están cambiando la forma en que se utilizan los macrodatos en diferentes instituciones.

Los macrodatos están por todas partes, pero sin la persona adecuada para interpretarlos, no significan nada.

Entonces, ¿dónde encuentran las empresas a estas personas para ayudar a cambiar su negocio?

Usted podría ser esa persona

Se ha convertido en una verdad universal que las empresas están llenas de datos.

Con el uso de big data, la sanidad estadounidense podría reducir su gasto sanitario entre 300.000 y 450.000 millones de dólares.

Se puede ver fácilmente que el valor del big data reside en el análisis y procesamiento de esos datos, y ahí es donde entra en juego la ciencia de datos.

Ciencia de datos desde cero incluye:

⬤ Información en profundidad sobre qué es la ciencia de datos y por qué es importante.

⬤ Los requisitos previos que necesitarás para iniciarte en la ciencia de datos.

⬤ Qué significa ser un científico de datos.

⬤ El papel que desempeñan el hacking y la codificación en la ciencia de datos.

⬤ Los diferentes lenguajes de codificación que se pueden utilizar en la ciencia de datos.

⬤ Por qué python es tan importante.

⬤ Cómo usar álgebra lineal y estadística.

⬤ Las diferentes aplicaciones de la ciencia de datos.

⬤ Cómo trabajar con los datos mediante la munición, la limpieza, etc..

Y mucho más.

El uso de la ciencia de datos añade mucho valor a las empresas, y seguiremos viendo crecer la necesidad de científicos de datos.

A medida que las empresas e Internet cambien, también lo hará la ciencia de datos. Esto significa que es importante ser flexible.

Cuando la ciencia de datos puede reducir los costes de gasto en miles de millones de dólares en el sector sanitario, ¿por qué esperar para lanzarse?

Si quiere iniciarse en una carrera nueva y en constante crecimiento, no espere más. Compre este libro hoy mismo.