Newsletter z dnia 2024-01-26

Odkryj tajniki Data Science i wejdź na wyższy poziom swojej kariery zawodowej! 📈

Wybieraj spośród książek, które obejmują szeroką gamę tematów związaną z tą niezwykle fascynującą dziedziną - od analizy danych, przez uczenie maszynowe po sztuczną inteligencję. Każda publikacja to krok w stronę głębszego zrozumienia, jak dane mogą transformować nasz świat - od biznesu po codzienne życie 👇

Do wyboru masz:

Drugą książkę GRATIS

Lub

-40% na jedną książkę drukowaną oraz -50% na ebooka!

Pamiętaj, że wysyłkę masz od 0 zł - więcej szczegółów tutaj <<< />>

Zdobywaj wiedzę, która nie tylko pozwoli Ci dotrzymać kroku najnowszym trendom, ale także aktywnie wpływać na kształtowanie przyszłości technologii i innowacji w obszarze Data Science 📊👇

Nowość dla Analityka 📊🆕👇

Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie

Jest ok, jeśli jako inżynier lub analityk danych nie rozumiesz algebry liniowej. W końcu możesz korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji.

Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w Data Science i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe. To tutaj właśnie nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna! Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych, przy użyciu języka Python 🐍📊

To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych.

Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.

Sprawdź więcej 🆕👇

Dopiero zaczynasz swoja przygodę z danymi?
Poznaj 5 błędnych założeń dotyczących analityki 👇