Таким чином, дані більше не є просто інформацією, а скоріше ресурсом із величезною економічною цінністю, яка експоненціально зростає.

Наука про дані, великі дані, штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання — це найбільше сучасні технічні модні слова, і цей сценарій формує низку нових професіоналів, відомих як Data Scientists, які є одними з найбільш затребуваних профілів. Якщо ви хочете зрозуміти більше, ця книга допоможе вам.

Дані надходять у різних формах, але на просунутому рівні вони існують у трьох основних категоріях. Це структуровані, напівструктуровані та неструктуровані. Науковці даних – це експерти, відповідальні за збір, аналіз та інтерпретацію великих обсягів даних, щоб допомогти підприємствам і організаціям. У всіх розділах цієї книги ви дізнаєтеся, що знають найкращі дослідники даних про аналіз даних, машинне навчання, великі дані, аналіз даних і статистику. Оскільки наука про дані є багатодисциплінарною сферою, ця книга охоплює всі важливі поняття, які ви повинні знати, щоб стати професійним спеціалістом з обробки даних.

Машинне навчання використовує основи мови програмування Python. Python простий у вивченні та підтримує переконливе введення. Програми на Python дуже «природні», оскільки їх легко зрозуміти та прочитати (завдяки виключенню фігурних дужок і крапки з комою). Мова програмування Python може працювати на будь-якій комп’ютерній платформі, від Linux до Windows до Solaris і Macintosh тощо. Простота природи Python робить його доступним і ідеальним вибором для комп’ютерних програмістів.

Прочитавши Data Science from Scratch, ви дізнаєтеся:

Чому Data Science та інші нові технології важливо сьогодні;Цікава довідкова інформація про те, що вам потрібно, щоб стати науковцем даних;Які найважливіші види діяльності в аналізі даних;Кілька порад щодо візуалізації та обробки даних;Кілька інструментів і методів, які використовуються в Data Science та інших технологіях, таких як Штучний інтелект, машинне навчання, великі дані; практичне застосування;

І багато, багато іншого...

Ця книга досліджуватиме сферу науки про дані, використовуючи дані та їх структуру. Крім того, буде описано високорівневі процеси, які використовуються для зміни даних на значення. Ви знаєте, що Data Science — це процес. Однак це не означає, що йому бракує креативності. Коли ви переходите до етапів обробки даних, від аналізу джерел даних до машинного навчання та, нарешті, візуалізації даних, ви почнете бачити, що робота з необробленими даними включає складні етапи.