Data Science copertina

Data Science

Anteprima
Iscriviti ora Iscriviti ora
Offerta valida fino alle 23.59 del 29 gennaio 2026.
Dopo 30 giorni (60 per i membri Prime), 9,99 €/mese. Puoi cancellare ogni mese
Risparmio di più del 90% nei primi 3 mesi.
Ascolto illimitato della nostra selezione in continua crescita di migliaia di audiolibri, podcast e Audible Original.
Nessun impegno. Puoi cancellare ogni mese.
Disponibile su ogni dispositivo, anche senza connessione.
Ascolta senza limiti migliaia di audiolibri, podcast e serie originali
Disponibile su ogni dispositivo, anche senza connessione
9,99 € al mese. Puoi cancellare ogni mese.

Data Science

Di: John D. Kelleher, Brendan Tierney
Letto da: Chris Sorensen
Iscriviti ora Iscriviti ora

3 mesi a soli 0,99 €/mese, dopodiché 9,99 €/mese. Possibilità di disdire ogni mese. L'offerta termina il 29 gennaio 2026 alle 23:59.

Dopo 30 giorni (60 per i membri Prime), 9,99 €/mese. Cancella quando vuoi.

Acquista ora a 16,95 €

Acquista ora a 16,95 €

3 mesi a soli 0,99 €/mese

Dopo 3 mesi, 9,99 €/mese. Si applicano termini e condizioni.

A proposito di questo titolo

It has never been easier for organizations to gather, store, and process data. Use of data science is driven by the rise of big data and social media, the development of high-performance computing, and the emergence of such powerful methods for data analysis and modeling as deep learning.

Data science encompasses a set of principles, problem definitions, algorithms, and processes for extracting non-obvious and useful patterns from large datasets. It is closely related to the fields of data mining and machine learning, but broader in scope. This book offers a brief history of the field, introduces fundamental data concepts, and describes the stages in a data science project. It considers data infrastructure and the challenges posed by integrating data from multiple sources, introduces the basics of machine learning, and discusses how to link machine learning expertise with real-world problems.

The book also reviews ethical and legal issues, developments in data regulation, and computational approaches to preserving privacy. Finally, it considers the future impact of data science and offers principles for success in data science projects.

©2018 Massachusetts Institute of Technology (P)2018 Gildan Media
Ingegneria
Ancora nessuna recensione