| Titre : | Essential math for data science : take control of your data with fundamental linear algebra, probability, and statistics |
| Auteurs : | Thomas Nield, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Beijin : O'Reilly, 2022 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-1-09-810293-7 |
| Format : | 332p. / Couv blanche + dessin coul, écriture noire et marron, tableaux et graph. N.B / 24 cm |
| Langues: | Anglais |
| Index. décimale : | 006.310151 |
| Mots-clés: | Apprentissage automatique / Mathématiques / Exploration de données / Informatique / Machine learning / Mathematics / Data mining / Mathematical statistics / Probabilities / Computer science |
| Résumé : |
To succeed in data science you need some math proficiency. But not just any math. This common-sense guide provides a clear, plain English survey of the math you'll need in data science, including probability, statistics, hypothesis testing, linear algebra, machine learning, and calculus
Pour réussir en science des données, vous devez avoir des compétences en mathématiques. Mais pas n’importe quels mathématiques. Ce guide de bon sens fournit un aperçu clair et simple des mathématiques dont vous aurez besoin en science des données, notamment les probabilités, les statistiques, les tests d'hypothèses, l'algèbre linéaire, l'apprentissage automatique et le calcul. |
| Nature du document : | documentaire |
| Genre : | manuel |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 47560 | RECH 006.3 NIE | Livre | Recherche | Recherche | Exclu du prêt |
