Bewertung:
Derzeit gibt es keine Leserbewertungen. Die Bewertung basiert auf 3 Stimmen.
Java for Data Science
Untersuchen Sie die Techniken und Java-Tools, die das wachsende Feld der Datenwissenschaft unterstützen Über dieses Buch - Ihre Eintrittskarte in die Welt der Datenwissenschaft mit der Stabilität und Leistungsfähigkeit von Java - Erforschen, analysieren und visualisieren Sie Ihre Daten effektiv mit leicht nachvollziehbaren Beispielen - Machen Sie Ihre Java-Anwendungen mit maschinellem Lernen leistungsfähiger Für wen dieses Buch ist Dieses Buch ist für Java-Entwickler, die mit der Entwicklung von Anwendungen in Java vertraut sind. Diejenigen, die jetzt in die Welt der Datenwissenschaft einsteigen oder intelligente Anwendungen erstellen möchten, werden dieses Buch ideal finden.
Auch angehende Datenwissenschaftler werden dieses Buch sehr hilfreich finden. Was Sie lernen werden - Verstehen Sie die Natur und die Schlüsselkonzepte, die im Bereich der Datenwissenschaft verwendet werden - Begreifen Sie, wie Daten gesammelt, bereinigt und verarbeitet werden - Machen Sie sich mit den wichtigsten Datenanalysetechniken vertraut - Lernen Sie spezielle Analysetechniken kennen, die sich auf maschinelles Lernen konzentrieren - Beherrschen Sie die effektive Visualisierung Ihrer Daten - Arbeiten Sie mit den Java-APIs und Techniken, die zur Durchführung von Datenanalysen verwendet werden Im Detail Datenwissenschaft befasst sich mit der Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus einer Vielzahl von Datenquellen, um Muster zu analysieren oder zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Sie stützt sich auf eine breite Palette von Disziplinen, darunter Statistik, Informatik, Mathematik, maschinelles Lernen und Data Mining.
In diesem Buch behandeln wir die wichtigen Konzepte der Datenwissenschaft und wie sie von Java unterstützt werden, sowie die oft statistisch anspruchsvollen Techniken, um Ihnen ein Verständnis für deren Zweck und Anwendung zu vermitteln.
Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Datenwissenschaft, gefolgt von den grundlegenden Aufgaben der Datenwissenschaft wie Datensammlung, Datenbereinigung, Datenanalyse und Datenvisualisierung. Anschließend werden statistische Techniken und fortgeschrittenere Themen wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning erörtert.
Der nächste Abschnitt befasst sich mit den wichtigsten Kategorien der Datenanalyse, einschließlich Text-, Bild- und Audiodaten, gefolgt von einer Diskussion über Ressourcen, die eine parallele Implementierung unterstützen. Das letzte Kapitel veranschaulicht ein tiefgreifendes datenwissenschaftliches Problem und bietet eine umfassende, Java-basierte Lösung. Aufgrund der Natur des Themas werden einfache Beispiele für Techniken zu Beginn des Buches vorgestellt, gefolgt von einer detaillierteren Behandlung im weiteren Verlauf des Buches.
Dies ermöglicht eine natürlichere Einführung in die im Buch vorgestellten Techniken und Konzepte. Stil und Herangehensweise Dieses Buch verfolgt einen tutoriellen Ansatz und bietet Beispiele für jedes der behandelten Hauptkonzepte. Mit einem schrittweisen Anleitungsstil deckt dieses Buch verschiedene Facetten der Datenwissenschaft ab und ermöglicht Ihnen einen schnellen Einstieg.
| ISBN: | 9781785280115 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 386 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
