Name: Numsense! Data Science for the Layman: No Math Added (en Inglés)
Price: 47.89 USD
Availability: InStock
Author: Soo, Kenneth ; Ng, Annalyn
ISBN: 9789811110689

portada Numsense! Data Science for the Layman: No Math Added (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Annalyn Ng

Kenneth Soo

Editorial

Annalyn Ng & Kenneth Soo

Idioma

Inglés

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 1.0 cm

Peso

0.28 kg.

ISBN13

9789811110689

Categorías

Ciencia y análisis de datos
Algoritmos y estructuras de datos
Análisis y captura de datos

Numsense! Data Science for the Layman: No Math Added (en Inglés)

Annalyn Ng (Autor) · Kenneth Soo (Autor) · Annalyn Ng & Kenneth Soo · Tapa Blanda

Libro Nuevo

$ 47.89

$ 73.68

Ahorras: $ 25.79

35% descuento

Envío normal

Origen: Estados Unidos (Costos de importación incluídos en el precio)

Se enviará desde nuestra bodega entre el Martes 04 de Junio y el Martes 18 de Junio.

Lo recibirás en cualquier lugar de Ecuador entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.

Reseña del libro "Numsense! Data Science for the Layman: No Math Added (en Inglés)"

Reference text in top universities like Stanford and CambridgeSold in over 85 countries, translated into more than 5 languagesWant to get started on data science? Our promise: no math added. This book has been written in layman's terms as a gentle introduction to data science and its algorithms. Each algorithm has its own dedicated chapter that explains how it works, and shows an example of a real-world application. To help you grasp key concepts, we stick to intuitive explanations and visuals. Popular concepts covered include: A/B TestingAnomaly DetectionAssociation RulesClusteringDecision Trees and Random ForestsRegression AnalysisSocial Network AnalysisNeural NetworksFeatures: Intuitive explanations and visualsReal-world applications to illustrate each algorithmPoint summaries at the end of each chapterReference sheets comparing the pros and cons of algorithmsGlossary list of commonly-used termsWith this book, we hope to give you a practical understanding of data science, so that you, too, can leverage its strengths in making better decisions.