Matematyka dla Data Science. Zarządzanie danymi za pomocą algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa i statystyki

Opanuj matematyczny aparat, który jest niezbędny, aby odnieść sukces w dziedzinie data science, uczenia maszynowego i statystyki. Autor książki Thomas Nield pomoże Ci zrozumieć takie dyscypliny, jak analiza matematyczna, teoria prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, oraz nauczyć się ich stosowania w kontekście takich metod, jak regresja liniowa, regresja logistyczna i sieci neuronowe. Po drodze dowiesz się, czym jest nowoczesna dziedzina data science i jak wykorzystać zdobytą wiedzę, aby osiągnąć maksymalny sukces w karierze.