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The Data Science Design Manual - Couverture rigide

 
9783319554433: The Data Science Design Manual

Synopsis

This engaging and clearly written textbook/reference provides a must-have introduction to the rapidly emerging interdisciplinary field of data science. It focuses on the principles fundamental to becoming a good data scientist and the key skills needed to build systems for collecting, analyzing, and interpreting data.

The Data Science Design Manual is a source of practical insights that highlights what really matters in analyzing data, and provides an intuitive understanding of how these core concepts can be used. The book does not emphasize any particular programming language or suite of data-analysis tools, focusing instead on high-level discussion of important design principles.

This easy-to-read text ideally serves the needs of undergraduate and early graduate students embarking on an "Introduction to Data Science" course. It reveals how this discipline sits at the intersection of statistics, computer science, and machine learning, with a distinctheft and character of its own. Practitioners in these and related fields will find this book perfect for self-study as well.

Additional learning tools:

  • Contains "War Stories," offering perspectives on how data science applies in the real world
  • Includes "Homework Problems," providing a wide range of exercises and projects for self-study
  • Provides a complete set of lecture slides and online video lectures at www.data-manual.com
  • Provides "Take-Home Lessons," emphasizing the big-picture concepts to learn from each chapter
  • Recommends exciting "Kaggle Challenges" from the online platform Kaggle
  • Highlights "False Starts," revealing the subtle reasons why certain approaches fail
  • Offers examples taken from the data science television show "The Quant Shop" (www.quant-shop.com)

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À propos de l?auteur

Dr. Steven S. Skiena is Distinguished Teaching Professor of Computer Science at Stony Brook University, with research interests in data science, natural language processing, and algorithms. He was awarded the IEEE Computer Science and Engineering Undergraduate Teaching Award "for outstanding contributions to undergraduate education ...and for influential textbooks and software." Dr. Skiena is the author of six books, including the popular Springer titles The Algorithm Design Manual and Programming Challenges: The Programming Contest Training Manual.

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  • ÉditeurSpringer International Publishing AG
  • Date d'édition2017
  • ISBN 10 3319554433
  • ISBN 13 9783319554433
  • ReliureRelié
  • Langueanglais
  • Nombre de pages445
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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9783319856636: The Data Science Design Manual

Edition présentée

ISBN 10 :  3319856634 ISBN 13 :  9783319856636
Editeur : Springer, 2018
Couverture souple

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Skiena, Steven S.
Edité par Springer (edition 2017), 2017
ISBN 10 : 3319554433 ISBN 13 : 9783319554433
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ISBN 10 : 3319554433 ISBN 13 : 9783319554433
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Etat : New. Provides an introduction to data science, focusing on the fundamental skills and principles needed to build systems for collecting, analyzing, and interpreting data Lays the groundwork of what really matters in analyzing data `doing the simple t. N° de réf. du vendeur 145197736

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Edité par Springer-Verlag New York Inc, 2017
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Hardcover. Etat : Brand New. 445 pages. 9.50x7.25x1.00 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur __3319554433

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