Data Science in Theory and Practice - Maria Cristina Mariani

"Data Science in Theory and Practice" автора Maria Cristina Mariani - это важное исследование математических и статистических моделей, используемых для анализа данных, которые возникают в различных областях, таких как банки, финансы, здравоохранение, биоинформатика, безопасность, образование и социальные услуги. В этой книге представлены некоторые из наиболее широко используемых фундаментальных математических

Научно-практическое руководство по обработке данных: Исследование основ НАУКИ О ДАННЫХ С использованием этого нов4его увлекательного ресурса научное и практическое руководство по обработке данных содержит всестороннее рассмотрение математических и статистических моделей, полезных для анализа наборов данных, которые возникают в различных областях, например, в банковской, финансовой, медицинской практике, биоинформатике, рамках обеспечения безопасности, образования и социальной сферы. Это руководство состоит из пяти частей и поэтапно исследует некоторые наиболее часто используемые фундаментальные математические и статистические концепции, которые висят у истоков науки о данных. Авторы также анализируют различные методы преобразования данных, которые полезны для извлечения информации из необработанных данных, их долговременного функционирования и прогностического моделирования. Руководство представляет широкий спектр релевантных тем для анализа сложных наборов данных. Наряду с основательным исследованием теории, лежащей в основе науки о данных, руководство содержит множество применений к конкретным практическим вопросам. Руководство предлагает примеры алгоритмов коде в языках R и Python и предлагает псевдо-алгоритмы для переноса кода на любой другой язык программирования. Этот текст также будет интересен и полезен для студентов и специалистов, не имеющих сильных базовых знаний finston о науке о данных; пользователи также узнают такие темы, как : Анализ основных теоретических предметов, включая историю науки о данных и теории матриц и случайных векторов, и многомерный анализ Изучение многовариативного прогнозирования, включая различные составляющие временных рядов и методы достижения устойчивости. Представления языков программирования R и Python, включая базовые типы данных и примеры манипуляций данными для обоих языков Освоение алгоритмов, в том числе как писать их и как проводить асимптотический анализ Всесторонний обзор нескольких методов анализа и прогнозирования сложных данных Этот текст подходит для студентов старших курсов, магистров и аспирантов по дисциплинам обработки данных, бизнес-аналитики и статистики, а также для профессионалов в частном бизнесе, госуправлении и академической среде.

Электронная Книга «Data Science in Theory and Practice» написана автором Maria Cristina Mariani в году.

Минимальный возраст читателя: 0

Язык: Английский

ISBN: 9781119674733

DATA SCIENCE IN THEORY AND PRACTICE[/b] EXPLORE THE FOUNDATIONS OF DATA SCIENCE WITH THIS INSIGHTFUL NEW RESOURCE Data Science in Theory and Practice delivers a comprehensive treatment of the mathematical and statistical models useful for analyzing data sets arising in various disciplines, like banking, finance, health care, bioinformatics, security, education, and social services. Written in five parts, the book examines some of the most commonly used and fundamental mathematical and statistical concepts that form the basis of data science. The authors go on to analyze various data transformation techniques useful for extracting information from raw data, long memory behavior, and predictive modeling. The book offers readers a multitude of topics all relevant to the analysis of complex data sets. Along with a robust exploration of the theory underpinning data science, it contains numerous applications to specific and practical problems. The book also provides examples of code algorithms in R and Python and provides pseudo-algorithms to port the code to any other language. Ideal for students and practitioners without a strong background in data science, readers will also learn from topics like: Analyses of foundational theoretical subjects, including the history of data science, matrix algebra and random vectors, and multivariate analysis A comprehensive examination of time series forecasting, including the different components of time series and transformations to achieve stationarity Introductions to both the R and Python programming languages, including basic data types and sample manipulations for both languages An exploration of algorithms, including how to write one and how to perform an asymptotic analysis A comprehensive discussion of several techniques for analyzing and predicting complex data sets Perfect for advanced undergraduate and graduate students in Data Science, Business Analytics, and Statistics programs, Data Science in Theory and Practice will also earn a place in the libraries of practicing data scientists, data and business analysts, and statisticians in the private sector, government, and academia.