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Principles of Data Science. Mathematical techniques and theory to succeed in data-driven industries
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Need to turn your skills at programming into effective data science skills? Principles of Data Science is created to help you join the dots between mathematics, programming, and business analysis. With this book, you’ll feel confident about asking—and answering—complex and sophisticated questions of your data to move from abstract and raw statistics to actionable ideas.
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- 1. How to Sound like a Data Scientist
- 2. Types of Data
- 3. The Five Steps of Data Science
- 4. Mathematics -- The Basics
- 5. Impossible or Improbable? – An Introduction to Probability
- 6. Advanced Probability
- 7. What are the Chances? – An Introduction to Statistics
- 8. Advanced Statistics
- 9. Say What? -- Communicating Data
- 10. How to tell if your toaster is learning -- Machine Learning Essentials
- 11. Predictions Don’t Grow on Trees, or do they? -- Beyond Statistical Modelling
- 12. Beyond the Essentials
- 13. Case Studies
- Titel: Principles of Data Science. Mathematical techniques and theory to succeed in data-driven industries
- Autor: Sinan Ozdemir
- Originaler Titel: Principles of Data Science. Mathematical techniques and theory to succeed in data-driven industries
- ISBN: 9781785888922, 9781785888922
- Veröffentlichungsdatum: 2016-12-16
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_3cid
- Verleger: Packt Publishing