Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
Эта книга представляет собой практическое руководство по математическому аппарату, необходимому для успешной работы в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор Томас Нилд доступно объясняет фундаментальные математические дисциплины, которые лежат в основе современных методов анализа данных.
В книге подробно рассматриваются такие ключевые области математики, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика. Особое внимание уделяется практическому применению этих знаний в контексте популярных методов машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и нейронные сети.
Издание помогает читателям не только освоить математические концепции, но и понять, как использовать эти знания для решения реальных задач data science. Книга содержит множество практических примеров, демонстрирующих применение математических принципов в работе с данными, что делает её ценным ресурсом как для начинающих, так и для практикующих специалистов.
Автор также освещает вопросы, связанные с современной областью data science, и даёт рекомендации по применению полученных знаний для достижения успеха в карьере. Книга получила положительные отзывы от практикующих специалистов в области машинного обучения и data science.
