Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie, wydanie 2

Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python. Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy n...

Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki. To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skon...

Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych.Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a...

Suche dane nie są zajmujące. Trudno zdobyć szczere zaangażowanie odbiorcy, któremu przedstawia się zestaw danych, nawet jeśli niosłyby one ze sobą absolutnie wyjątkową wiedzę. Jest to zupełnie naturalne - ludzki umysł jest przystosowany do przetwarzania opowieści, a nie danych. Właśnie opowieści w magiczny sposób pochłaniają uwagę słuchaczy, wywołują emocje i uczucia, skłaniają do działania i osłabiają chęć krytycznego myślenia. Między opowiadającym a słuchaczem tworzy się również więź - zjawisko to zostało dobrze przebadane. Dzięki tej książce nauczysz się przekształcać suche dane liczbowe w pełną empatii narrację! Aby spełniły one swoje zadanie, ktoś musi przedstawić zawarte w nich informacje w postaci opowieści. W tej publikacji wy...

XXI wiek to czas sztucznej inteligencji. Nie tylko tej specjalistycznej, która kieruje samochodami, tłumaczy języki naturalne czy szuka leku na raka, ale również uniwersalnej, rozwiązującej zadania z różnych dziedzin. Ten przełom zawdzięczamy splotowi trzech zdarzeń: rozwojowi technologii przechowywania i przetwarzania danych, nowej metodzie naukowej (data science), oraz uczeniu maszynowemu, w szczególności znacznemu postępowi w zakresie głębokiego uczenia maszynowego. Książka przedstawia uczenie maszynowe w ujęciu praktycznym. Przeprowadzając opisane w niej eksperymenty data science poznamy zastosowanie reguł statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania konkretnych problemów. Takie podejście oznacza, że studenci informatyki oraz specjaliści...

Analiza danych jest stosunkowo młodą, interdyscyplinarną dziedziną, której celem jest wydobycie i wykorzystanie wiedzy ukrytej w surowych danych pozyskanych z różnych źródeł. Można w ten sposób zrozumieć istotę zjawisk, przewidzieć wystąpienie zdarzeń czy pozyskać informacje niedostępne w inny sposób. W wielu przypadkach wnioski wyciągnięte z analizy danych okazują się bezcenne, co doceniają profesjonaliści z licznych branż. Przygotowanie danych, przeanalizowanie ich i odpowiednie przedstawienie płynącej z nich wiedzy bywa sporym wyzwaniem, jednak dzięki takim narzędziom jak język R i związane z nim pakiety zadanie to staje się znacząco prostsze. Niniejsza książka jest przystępnie napisanym przewodnikiem po języku R i narzędziach służących do anal...

Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego.Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze.

Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej...

Przy rozwiązywaniu dowolnego problemu tradycyjna analiza statystyczna często generuje nam kolejną kupkę danych. Ale jak wyciągnąć zdroworozsądkowe, realne wnioski z tych zimnych liczb? Statystyka bayesowska na wesoło pokaże ci, jak podejmować lepsze decyzje probabilistyczne, używając naturalnej intuicji i prostej matematyki. Ten zrozumiały elementarz wyjaśnia, jak używać metod bayesowskich przez jasne wyjaśnienia i zabawne przykłady. Będziesz polował na UFO, aby uchwycić codzienne rozumowanie, obliczysz, czy Han Solo przeżyje pole asteroid, używając rozkładów prawdopodobieństwa, a także opiszesz prawdopodobieństwo, czy masz poważnego guza mózgu, a nie po prostu za dużo wosku w uchu. Te zróżnicowane ćwiczenia pomogą każdemu stworzyć elastyczny i rzetel...

Rozwój technologiczny nie tylko zwiększył ilość i dostępność danych, ale również zaowocował wszechobecnością narzędzi do ich obróbki i prezentacji. W zasadzie każdy może tworzyć diagramy i prezentacje. Aby przykuć uwagę odbiorcy i przekazać mu informację zawartą w zbiorze danych, sama wiedza techniczna nie wystarczy. Problem wynika z tego, że większość ludzi nie ma naturalnej umiejętności przekładania danych na interesujące historie. Tego się po prostu trzeba nauczyć. Dopiero wtedy można mówić o skutecznym przekazie. Ta książka jest przewodnikiem dla każdego, kto musi przekazywać informacje, robiąc przy tym użytek z danych. Szczególnie wartościowa będzie dla analityków, studentów i naukowców, a także dla każdego, kto w swojej komunikacji o...

Możliwości Excela są imponujące, a odkąd Microsoft udostępnił narzędzia w rodzaju Analysis Services, Power BI czy Power Pivot, arkusz ten stał się znakomitym narzędziem do analizy, modelowania oraz innych form przetwarzania dużych i złożonych zbiorów danych. Są to umiejętności, które przydadzą się w wielu dziedzinach życia, nie tylko w biznesie. Ich opanowanie nie jest zbyt trudne, a może stać się źródłem wielkiej radości i prawdziwej satysfakcji zwłaszcza dla każdego, kto lubi pracować z liczbami. Oczywiście osoby, które osiągną wysoki poziom umiejętności w tym zakresie, będą mogły liczyć na bardzo konkretne profity! Ta książka jest świetnym wprowadzeniem do modelowania danych w Excelu za pomocą narzędzi Power BI i Power Pivot. Dowiesz się z...

Posiadanie zbiorów danych to połowa sukcesu. Druga połowa to umiejętność ich skutecznej analizy i wyciągania wniosków. Dopiero na tej podstawie będziesz w stanie właściwie ocenić kondycję Twojej firmy oraz podjąć słuszne decyzje. Wiedza zawarta w tej książce może zadecydować o sukcesie biznesowym lub porażce. Nie ryzykuj i sięgnij po to doskonałe źródło wiedzy, poświęcone nauce o danych. To unikalny podręcznik, który pomoże Ci sprawnie opanować nawet najtrudniejsze zagadnienia związane z analizą danych. Dowiedz się, jak zbudowany jest proces eksploracji danych, z jakich narzędzi możesz skorzystać oraz jak stworzyć model predykcyjny i dopasować go do danych. W kolejnych rozdziałach przeczytasz o tym, czym grozi nadmierne dopasowanie modelu i jak go u...

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matemat...