Értékelés:
A könyv nagy tetszést aratott világos magyarázatai és gyakorlati példái miatt, így az adattudomány iránt érdeklődő kezdők és tapasztalt programozók számára egyaránt elérhetővé válik. Az alapvető fogalmakat könnyen érthető módon tárgyalja, lehetővé téve az olvasók számára, hogy hatékonyan alkalmazzák a tanultakat. Egyes olvasók azonban hibákat találtak a kódpéldákban, és kritizálták a MongoDB címben való szerepeltetését, mivel szerintük nem foglalkozott vele kellőképpen.
Előnyök:⬤ Könnyen érthető és jól szervezett tartalom, amely minden szintnek megfelel.
⬤ Nagyszerű példák, különösen Pythonban, amelyek segítenek a fogalmak tisztázásában.
⬤ Világos és egyszerű magyarázatok nehéz szakzsargon nélkül, kezdők számára is megfelelő.
⬤ Jó az adattudományi ismeretek gyakorlati alkalmazásához.
⬤ Átfogó lefedettség a különböző területeken releváns témákhoz.
⬤ Több kódolási és koncepcionális hiba jelenléte, beleértve az elavult vagy helytelen kódpéldákat.
⬤ Néhány olvasót félrevezetett a MongoDB címben való szerepeltetése, mivel mélyebb lefedettséget vártak.
⬤ Néhány kritika az elmélet mélységével kapcsolatban az alkalmazáshoz képest.
(16 olvasói vélemény alapján)
Data Science Fundamentals for Python and MongoDB
Az összetett adattudományi algoritmusokkal való munkához és azok jobb megértéséhez szükséges alapvető adattudományi ismeretek elsajátítása. Ez a példaorientált könyv teljes Python-kódolási példákat kínál az adattudományi fogalmak kiegészítésére és tisztázására, valamint a tanulási élmény gazdagítására. A kódolási példák szükség esetén vizualizációkat is tartalmaznak. A könyv szükséges előfutára a gépi tanulási algoritmusok alkalmazásának és megvalósításának.
A könyv önállósult. A tartalom elsajátításához szükséges összes matematikai, statisztikai, sztochasztikus és programozási ismeretet tartalmazza. Az objektumorientált programozás mélyreható ismerete nem szükséges, mivel teljes körű példákat adunk és magyarázunk.
Az Adattudományi alapok Pythonnal és MongoDB-vel kiváló kiindulópont azoknak, akik az adattudományi karrier iránt érdeklődnek. Mint minden tudományág, az adattudomány alapjai is előfeltételei a kompetencia megszerzésének. A matematika, a statisztika, az adatmanipuláció és a kódolás ismerete nélkül a sikerhez vezető út a legjobb esetben is "sziklás". A könyvben található kódolási példák tömörek, pontosak és teljes körűek, és tökéletesen kiegészítik a bemutatott adattudományi fogalmakat.
Amit tanulni fog
⬤ Készüljön fel az adattudományi karrierre.
⬤ Munka összetett adatszerkezetekkel Pythonban.
⬤ Szimuláció Monte Carlo és sztochasztikus algoritmusokkal.
⬤ Lineráris algebra alkalmazása vektorok és mátrixok segítségével.
⬤ Használjon komplex algoritmusokat, mint például a gradiens süllyedés és a főkomponens-elemzés.
⬤ Adatok kezelése, tisztítása, vizualizálása és problémamegoldás adatokkal.
⬤ A MongoDB és a JSON használata az adatokkal való munkához.
Kinek szól ez a könyv
Az adattudomány világába betörni vágyó kezdőknek, és azoknak a rajongóknak, akik az adattudományi készségeket szeretnék gazdagítani, elmélyíteni és fejleszteni a mögöttes alapok elsajátításával, amelyeket néha kihagynak a produktivitás rohanásában. Az objektumorientált programozás némi ismerete megkönnyíti a tanulást.
