Математика для Data Science | Mathematics for Data Science

Математика для Data Science

Обзор

Освойте математический аппарат, необходимый для достижения успеха в data science, машинном обучении и статистике. Автор Томас Нилд поможет разобраться в математическом анализе, теории вероятностей, линейной алгебре и статистике, а также научит применять их в линейной регрессии, логистической регрессии и нейронных сетях. Книга также знакомит с современной областью data science и показывает, как использовать полученные знания для карьерного роста.

Кому подойдёт

• Практики data science, желающие укрепить математические основы
• Инженеры машинного обучения, стремящиеся углубить теоретические знания
• Студенты, готовящиеся к продвинутым аналитическим ролям
• Профессионалы, стремящиеся улучшить карьерные перспективы в данных областях

Ключевые особенности

• Автор: Нилд Т.
• Издательство: Спринт Бук
• Год: 2026
• Страниц: 352
• Тип обложки: мягкая обложка
• Штрих код: 9786010843578

<hr>

Mathematics for Data Science

Overview

Master the mathematical toolkit essential for success in data science, machine learning, and statistics. Author Thomas Nild guides readers through calculus, probability theory, linear algebra, and statistics, showing how to apply these concepts to linear regression, logistic regression, and neural networks. The book also introduces the modern field of data science and explains how to leverage these skills for career advancement.

Who it's for

• Data science practitioners seeking a solid mathematical foundation
• Machine learning engineers looking to deepen theoretical knowledge
• Students preparing for advanced analytics roles
• Professionals aiming to enhance career prospects in data-driven fields

Key features

• Author: Nild T.
• Publisher: Sprint Book
• Year: 2026
• Pages: 352
• Binding: Softcover
• ISBN: 9786010843578