Data Science
eBook - ePub

Data Science

guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati

  1. 336 pagine
  2. Italian
  3. ePUB (disponibile sull'app)
  4. Disponibile su iOS e Android
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Data Science

guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati

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Informazioni sul 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.

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Informazioni

Editore
Apogeo
Anno
2017
ISBN
9788850318070
Argomento
Informatique
Categoria
Extraction de données

Indice dei contenuti

  1. Introduzione
  2. Capitolo 1 - Essere uno scienziato dei dati
  3. Capitolo 2 - Tipi di dati
  4. Capitolo 3 - I cinque passi della scienza dei dati
  5. Capitolo 4 - Basi matematiche
  6. Capitolo 5 - Impossibile o improbabile: introduzione al calcolo delle probabilità
  7. Capitolo 6 - Approfondimenti sul calcolo delle probabilità
  8. Capitolo 7 - Basi di statistica
  9. Capitolo 8 - Approfondimenti di statistica
  10. Capitolo 9 - Comunicare i dati
  11. Capitolo 10 - Quando le macchine apprendono: il machine learning
  12. Capitolo 11 - Le previsioni non crescono sugli alberi… O forse sì?
  13. Capitolo 12 - Oltre le basi della scienza dei dati
  14. Capitolo 13 - Casi di studio