As bibliotecas, estruturas, módulos e kits de ferramentas do data science são ótimas para desempenhá-lo mas, também, são uma ótima forma de mergulhar na disciplina sem ter, de fato, que entender data science. Neste livro, você aprenderá como os algoritmos e as ferramentas mais essenciais de data science funcionam ao implementá-los do zero.

Se você tiver aptidão para matemática e alguma habilidade para programação, o autor Joel Grus lhe ajudará a se sentir confortável com matemática e estatística nos fundamentos de data science. Você precisará iniciar como um cientista de dados com habilidades de hackers. Atualmente, a grande massa de dados contém respostas para perguntas que ninguém nunca pensou em perguntar. Este guia fornece o conhecimento para desenterrar tais respostas.

Obtenha um curso intensivo em Python;
Aprenda o básico de álgebra linear, estatística e probabilidade — e entenda como e quando eles são usados em data science;
Colete, explore, limpe, mude e manipule dados;
Vá fundo nos princípios do aprendizado de máquina;
Implemente modelos como k-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, regressão logística e linear, árvores de decisão, redes neurais e agrupamentos;
Explore sistemas recomendados, processamento de linguagem natural, análise de rede, MapReduce e bases de dados.

DEPOIMENTO:

“Joel lhe leva em uma jornada desde a curiosidade sobre dados até a completa compreensão de algoritmos que todo cientista de dados deveria ter.”
—Rohit Sivaprasad, Cientista de Dados na Soylent