Java az adattudomány számára

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 3 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Java for Data Science

Könyv tartalma:

Vizsgálja meg az adattudomány növekvő területét támogató technikákat és Java-eszközöket A könyvről - A belépőjegye az adattudomány világába a Java stabilitásával és erejével - Fedezze fel, elemezze és vizualizálja hatékonyan az adatokat könnyen követhető példák segítségével - Tegye Java-alkalmazásait képessé a gépi tanulás használatával Kinek szól ez a könyv Ez a könyv olyan Java-fejlesztőknek szól, akik jól érzik magukat a Java nyelven történő alkalmazásfejlesztésben. Azok, akik most szeretnének belépni az adattudomány világába, vagy intelligens alkalmazásokat szeretnének építeni, ideálisnak találják ezt a könyvet.

A feltörekvő adattudósok is nagyon hasznosnak találják majd ezt a könyvet. Amit tanulni fog - Megérti az adattudomány természetét és az adattudomány területén használt legfontosabb fogalmakat - Megérti, hogyan történik az adatok gyűjtése, tisztítása és feldolgozása - Megbarátkozik a legfontosabb adatelemzési technikákkal - Megismerkedik a gépi tanulásra összpontosító speciális elemzési technikákkal - Elsajátítja az adatok hatékony vizualizációját - Dolgozik az adatelemzéshez használt Java API-kkal és technikákkal Részletesen Az adattudomány azzal foglalkozik, hogy a legkülönfélébb adatforrásokból tudást és meglátásokat nyerjen a minták elemzése vagy a jövőbeli viselkedés előrejelzése érdekében. Számos tudományágból merít, többek között a statisztikából, az informatikából, a matematikából, a gépi tanulásból és az adatbányászatból.

Ebben a könyvben a fontos adattudományi fogalmakkal és azok Java által történő támogatásával, valamint a gyakran statisztikai szempontból kihívást jelentő technikákkal foglalkozunk, hogy megismerje azok célját és alkalmazását.

A könyv az adattudomány bevezetésével kezdődik, majd az adatgyűjtés, az adattisztítás, az adatelemzés és az adatvizualizáció alapvető adattudományi feladatai következnek. Ezt követi a statisztikai technikák és a fejlettebb témák, köztük a gépi tanulás, a neurális hálózatok és a mélytanulás tárgyalása.

A következő fejezet az adatelemzés főbb kategóriáit vizsgálja, beleértve a szöveges, vizuális és hangadatokat, majd a párhuzamos végrehajtást támogató erőforrások tárgyalása következik. Az utolsó fejezet egy mélyreható adattudományi problémát illusztrál, és átfogó, Java-alapú megoldást kínál. A téma jellegéből adódóan a könyv elején egyszerű példákat mutatunk be a technikákra, amelyeket a könyv későbbi részében részletesebb feldolgozás követ.

Ez lehetővé teszi a könyvben bemutatott technikák és fogalmak természetesebb bevezetését. Stílus és megközelítés A könyv oktató jellegű megközelítést követ, példákat mutat be a tárgyalt főbb fogalmak mindegyikére. A lépésről lépésre történő oktatói stílusban ez a könyv az adattudomány különböző aspektusait tárgyalja, és gyorsan elsajátíthatja az ismereteket.