Java para la ciencia de datos

Opiniones de los lectores

Actualmente no hay opiniones de lectores. La calificación se basa en 3 votos.

Título original:

Java for Data Science

Contenido del libro:

Examine las técnicas y las herramientas Java que sustentan el creciente campo de la ciencia de datos Acerca de este libro - Su billete de entrada al mundo de la ciencia de datos con la estabilidad y la potencia de Java - Explore, analice y visualice sus datos de forma eficaz mediante ejemplos fáciles de seguir - Aumente la capacidad de sus aplicaciones Java mediante el aprendizaje automático A quién va dirigido Este libro está dirigido a desarrolladores Java que se sientan cómodos desarrollando aplicaciones en Java. Aquellos que ahora quieren entrar en el mundo de la ciencia de datos o desean construir aplicaciones inteligentes encontrarán este libro ideal.

Los aspirantes a científicos de datos también encontrarán este libro muy útil. Lo que aprenderá - Entender la naturaleza y los conceptos clave utilizados en el campo de la ciencia de datos - Comprender cómo se recopilan, limpian y procesan los datos - Sentirse cómodo con las técnicas clave de análisis de datos - Ver técnicas de análisis especializadas centradas en el aprendizaje automático - Dominar la visualización eficaz de sus datos - Trabajar con las API de Java y las técnicas utilizadas para realizar análisis de datos En detalle La ciencia de datos se ocupa de extraer conocimientos y perspectivas de una amplia variedad de fuentes de datos para analizar patrones o predecir comportamientos futuros. Se basa en una amplia gama de disciplinas como la estadística, la informática, las matemáticas, el aprendizaje automático y la minería de datos.

En este libro, cubrimos los conceptos importantes de la ciencia de datos y cómo se apoyan en Java, así como las técnicas a menudo desafiantes estadísticamente, para proporcionarle una comprensión de su propósito y aplicación.

El libro comienza con una introducción a la ciencia de datos, seguida de las tareas básicas de recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos. A continuación, se tratan las técnicas estadísticas y temas más avanzados, como el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo.

La siguiente sección examina las principales categorías de análisis de datos, incluidos los datos de texto, visuales y de audio, seguidos de una discusión de los recursos que apoyan la implementación paralela. El capítulo final ilustra un problema de ciencia de datos en profundidad y proporciona una solución completa basada en Java. Debido a la naturaleza del tema, al principio se presentan ejemplos sencillos de técnicas, seguidos de un tratamiento más detallado más adelante en el libro.

Esto permite una introducción más natural a las técnicas y conceptos presentados en el libro. Estilo y enfoque Este libro sigue un enfoque tutorial, proporcionando ejemplos de cada uno de los principales conceptos tratados. Con un estilo instructivo paso a paso, este libro cubre varias facetas de la ciencia de datos y le permitirá ponerse en marcha rápidamente.