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Informazioni su questo libro
Questo libro si rivolge ai programmatori che vogliono entrare nel mondo della scienza dei dati scoprendo come unire competenze che spaziano dalla matematica alle analisi di business attraverso - naturalmente - la programmazione. Lo scopo è insegnare come affrontare dati eterogenei trasformandoli in idee e insight.
Nel corso dei vari capitoli vengono presentati gli elementi che un data scientist deve padroneggiare: la definizione del dominio di analisi, il recupero e la pulizia di dati grezzi, il calcolo delle probabilità, i modelli statistici, fino all'applicazione di algoritmi di machine learning. Non mancano approfondimenti su come normalizzare e preparare i dati prima di un'analisi, oltre a suggerimenti su come presentare e comunicare i risultati in modo efficace. Tutti i passaggi chiave sono corredati da esempi di pseudocodice per illustrare al meglio gli algoritmi in uso mentre gli esempi di codice utilizzano prevalentemente il linguaggio Python.
Informazioni
Argomento
InformaticaCategoria
Informatica generaleIndice dei contenuti
- Introduzione
- Capitolo 1 - Essere uno scienziato dei dati
- Capitolo 2 - Tipi di dati
- Capitolo 3 - I cinque passi della scienza dei dati
- Capitolo 4 - Basi matematiche
- Capitolo 5 - Impossibile o improbabile: introduzione al calcolo delle probabilità
- Capitolo 6 - Approfondimenti sul calcolo delle probabilità
- Capitolo 7 - Basi di statistica
- Capitolo 8 - Approfondimenti di statistica
- Capitolo 9 - Comunicare i dati
- Capitolo 10 - Quando le macchine apprendono: il machine learning
- Capitolo 11 - Le previsioni non crescono sugli alberi… O forse sì?
- Capitolo 12 - Oltre le basi della scienza dei dati
- Capitolo 13 - Casi di studio
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