BOOKS - The Data Science Handbook, 2nd Edition
The Data Science Handbook, 2nd Edition - Field Cady 2025 /RETAIL EPUB | PDF Wiley BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
68135

Telegram
 
The Data Science Handbook, 2nd Edition
Author: Field Cady
Year: 2025
Pages: 368
Format: /RETAIL EPUB | PDF
File size: 10.1 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Pearce, R. Kumar, and M. R. K. Mokhtar. The Data Science Handbook 2nd Edition: A Comprehensive Guide to the Principles and Techniques of Data Science ============================================================================================= Introduction ------------ In today's world, data science has become an essential tool for businesses, governments, and individuals alike. With the rapid pace of technological advancements, it is crucial to stay up-to-date with the latest techniques and principles in the field. The second edition of "The Data Science Handbook" provides a comprehensive guide to the principles and techniques of data science, covering topics from data acquisition to machine learning, and everything in between. This handbook is a must-read for anyone looking to gain a deeper understanding of data science and its applications. Understanding the Evolution of Technology --------------------------------------- To fully grasp the concepts presented in this handbook, it is important to first understand the evolution of technology. From the early days of computing to the current era of artificial intelligence, technology has come a long way. The authors emphasize the need to study and understand the process of technological evolution to appreciate the significance of data science in modern society. By doing so, we can better prepare ourselves for the challenges that lie ahead.
Пирс, Р. Кумар и М. Р. К. Мохтар. The Data Science Handbook 2nd Edition: A Comprehensive Guide to the Principles and Techniques of Data Science = Introduction В современном мире наука о данных стала важным инструментом как для предприятий, так и для правительств и отдельных лиц. С быстрыми темпами технологического прогресса крайне важно оставаться в курсе новейших методов и принципов в этой области. Второе издание «The Data Science Handbook» содержит всеобъемлющее руководство по принципам и методам науки о данных, охватывающее темы от сбора данных до машинного обучения и все, что между ними. Это руководство необходимо прочитать всем, кто хочет получить более глубокое понимание науки о данных и ее приложений. Понимание эволюции технологий - чтобы полностью понять концепции, представленные в этом руководстве, важно сначала понять эволюцию технологий. От первых дней вычислений до нынешней эры искусственного интеллекта технологии прошли долгий путь. Авторы подчеркивают необходимость изучения и понимания процесса технологической эволюции, чтобы оценить значение науки о данных в современном обществе. Поступая так, мы сможем лучше подготовиться к предстоящим вызовам.
Pierce, R. Kumar et M. R. K. Mokhtar. The Data Science Handbook 2nd Edition : A Comprehensive Guide to the Principles and Techniques of Data Science = Introduction Dans le monde d'aujourd'hui, la science des données est devenue un outil important tant pour les entreprises que pour les gouvernements et les individus. Avec le rythme rapide des progrès technologiques, il est essentiel de se tenir au courant des dernières méthodes et principes dans ce domaine. La deuxième édition de The Data Science Handbook contient un guide complet sur les principes et les méthodes de la science des données, couvrant des sujets allant de la collecte de données à l'apprentissage automatique et tout ce qui se trouve entre les deux. Ce guide doit être lu par tous ceux qui veulent acquérir une meilleure compréhension de la science des données et de ses applications. Comprendre l'évolution de la technologie - Pour bien comprendre les concepts présentés dans ce guide, il est important de comprendre d'abord l'évolution de la technologie. Depuis les premiers jours de l'informatique jusqu'à l'ère actuelle de l'intelligence artificielle, la technologie a parcouru un long chemin. s auteurs soulignent la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution technologique afin d'évaluer l'importance de la science des données dans la société moderne. Ce faisant, nous pourrons mieux nous préparer aux défis à venir.
Pierce, R. Kumar y M. R. K. Mokhtar. The Data Science Handbook 2nd Edition: A Comprehensive Guide to the Principes and Techniques of Data Science = Introduction En el mundo actual, la ciencia de los datos se ha convertido en una herramienta importante tanto para empresas como para gobiernos y particulares personas. Con el rápido avance tecnológico, es fundamental mantenerse al día con los últimos métodos y principios en este campo. La segunda edición de «The Data Science Handbook» contiene una guía completa sobre los principios y métodos de la ciencia de datos, que abarca temas que van desde la recopilación de datos hasta el aprendizaje automático y todo lo que hay entre ellos. Esta guía debe ser leída por cualquiera que quiera obtener una comprensión más profunda de la ciencia de datos y sus aplicaciones. Comprender la evolución de la tecnología - para comprender completamente los conceptos presentados en esta guía, es importante comprender primero la evolución de la tecnología. Desde los primeros días de la computación hasta la era actual de la inteligencia artificial, la tecnología ha recorrido un largo camino. autores subrayan la necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución tecnológica para evaluar la importancia de la ciencia de los datos en la sociedad actual. Al hacerlo, podremos prepararnos mejor para los desafíos que tenemos por delante.
Pierce, R. Kumar e M. R. C. Mokhtar. The Data Science Handbook 2nd Edition: A Comprehensive Guide to the Prince and Technices of Data Science = Introduction Nel mondo attuale, la scienza dei dati è diventata uno strumento importante sia per le imprese che per i governi e i singoli individui. Con il rapido progresso tecnologico, è fondamentale mantenere aggiornati i metodi e i principi più recenti in questo campo. La seconda edizione di «The Data Science Handbook» include una guida completa ai principi e alle tecniche della scienza dei dati, che comprende argomenti che vanno dalla raccolta dei dati all'apprendimento automatico e tutto ciò tra di loro. Questa guida deve essere letta da tutti coloro che vogliono una maggiore comprensione della scienza dei dati e delle sue applicazioni. Comprendere l'evoluzione della tecnologia - Per comprendere pienamente i concetti rappresentati in questo manuale, è importante prima comprendere l'evoluzione della tecnologia. Dai primi giorni di calcolo all'era attuale dell'intelligenza artificiale, la tecnologia ha fatto molta strada. Gli autori sottolineano la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione tecnologica per valutare l'importanza della scienza dei dati nella società moderna. Se lo facciamo, possiamo prepararci meglio per le prossime sfide.
Pierce, R. Kumar und M. R. K. Mokhtar. The Data Science Handbook 2nd Edition: A Comprehensive Guide to the Principles and Techniques of Data Science = Introduction In der heutigen Welt ist Data Science zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen, Regierungen und Einzelpersonen geworden. Angesichts des rasanten technologischen Fortschritts ist es von entscheidender Bedeutung, über die neuesten Methoden und Prinzipien in diesem Bereich auf dem Laufenden zu bleiben. Die zweite Ausgabe von „The Data Science Handbook“ enthält einen umfassenden itfaden zu den Prinzipien und Methoden der Datenwissenschaft, der Themen von der Datenerfassung bis zum maschinellen rnen und alles dazwischen abdeckt. Dieser itfaden muss von jedem gelesen werden, der ein tieferes Verständnis der Datenwissenschaft und ihrer Anwendungen erlangen möchte. Technologieentwicklung verstehen - Um die in diesem Handbuch vorgestellten Konzepte vollständig zu verstehen, ist es wichtig, zuerst die Technologieentwicklung zu verstehen. Von den Anfängen des Rechnens bis zur gegenwärtigen Ära der künstlichen Intelligenz ist die Technologie weit fortgeschritten. Die Autoren betonen die Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution zu untersuchen und zu verstehen, um die Bedeutung der Datenwissenschaft in der heutigen Gesellschaft zu bewerten. Dadurch können wir uns besser auf die kommenden Herausforderungen vorbereiten.
Pearce, R. Kumar i M. R. K. Mokhtar. The Data Science Handbook 2nd Edition: A Comprehensive Guide to the Principles and Techniques of Data Science = Wprowadzenie W dzisiejszym świecie nauka o danych stała się ważnym narzędziem zarówno dla przedsiębiorstw, rządów, jak i osób fizycznych. Wraz z szybkim tempem postępu technologicznego konieczne jest, aby utrzymać się na bieżąco z najnowszymi metodami i zasadami w tej dziedzinie. Druga edycja „The Data Science Handbook” zawiera kompleksowy przewodnik po zasadach i metodach nauki o danych, obejmujący tematy od gromadzenia danych po uczenie maszynowe i wszystko między nimi. Przewodnik ten musi być czytany przez każdego, kto chce głębszego zrozumienia danych naukowych i ich zastosowań. Zrozumienie ewolucji technologii - Aby w pełni zrozumieć koncepcje przedstawione w tym przewodniku, ważne jest, aby najpierw zrozumieć ewolucję technologii. Od wczesnych dni przetwarzania do obecnej ery sztucznej inteligencji technologia przeszła długą drogę. Autorzy podkreślają potrzebę badania i zrozumienia procesu ewolucji technologicznej w celu oceny znaczenia nauki o danych we współczesnym społeczeństwie. Dzięki temu możemy lepiej przygotować się na nadchodzące wyzwania.
''
Pearce, R. Kumar ve M. R. K. Mokhtar. The Data Science Handbook 2nd Edition: A Comprehensive Guide to the Principles and Techniques of Data Science = Introduction Günümüz dünyasında veri bilimi işletmeler, hükümetler ve bireyler için önemli bir araç haline gelmiştir. Teknolojik ilerlemenin hızlı temposuyla, bu alandaki en son yöntem ve ilkelerden haberdar olmak zorunludur. "Veri Bilimi Kitabı'nın ikinci baskısı, veri toplamadan makine öğrenimine ve aralarındaki her şeyi kapsayan veri biliminin ilke ve yöntemlerine yönelik kapsamlı bir rehber içermektedir. Bu kılavuzun, veri bilimi ve uygulamaları hakkında daha derin bir anlayış isteyen herkes tarafından okunması gerekir. Teknolojinin evrimini anlamak - Bu kılavuzda sunulan kavramları tam olarak anlamak için, önce teknolojinin evrimini anlamak önemlidir. Bilgisayarın ilk günlerinden şu anki yapay zeka çağına kadar, teknoloji uzun bir yol kat etti. Yazarlar, modern toplumda veri biliminin önemini değerlendirmek için teknolojik evrim sürecini inceleme ve anlama ihtiyacını vurgulamaktadır. Bunu yaparak, önümüzdeki zorluklara daha iyi hazırlanabiliriz.
Pearce, R. Kumar and M. R. K. Mokhtar. كتيب علوم البيانات الطبعة الثانية: دليل شامل لمبادئ وتقنيات علوم البيانات = مقدمة في عالم اليوم، أصبح علم البيانات أداة مهمة للشركات والحكومات والأفراد على حد سواء. ومع سرعة التقدم التكنولوجي، لا بد من مواكبة أحدث الأساليب والمبادئ في هذا المجال. تحتوي الطبعة الثانية من «دليل علوم البيانات» على دليل شامل لمبادئ وأساليب علم البيانات، يغطي موضوعات من جمع البيانات إلى التعلم الآلي وكل شيء بينهما. يحتاج هذا الدليل إلى قراءته من قبل أي شخص يريد فهمًا أعمق لعلوم البيانات وتطبيقاتها. فهم تطور التكنولوجيا - لفهم المفاهيم الواردة في هذا الدليل بشكل كامل، من المهم فهم تطور التكنولوجيا أولاً. منذ الأيام الأولى للحوسبة إلى العصر الحالي للذكاء الاصطناعي، قطعت التكنولوجيا شوطًا طويلاً. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى دراسة وفهم عملية التطور التكنولوجي من أجل تقييم أهمية علم البيانات في المجتمع الحديث. وبذلك يمكننا أن نستعد بشكل أفضل للتحديات المقبلة.
Pierce,R. Kumar和M. R. K. Mokhtar。數據科學手冊第二版:數據科學原理和技術匯編指南=介紹:在當今世界,數據科學已成為企業、政府和個人的重要工具。隨著技術的迅速發展,必須跟上這方面的最新方法和原則。《數據科學手冊》第二版提供了有關數據科學原理和方法的綜合指南,涵蓋了從數據收集到機器學習以及介於兩者之間的所有主題。對於希望更好地了解數據科學及其應用的人們,必須閱讀本指南。了解技術的演變-要充分理解本指南中提出的概念,首先了解技術的演變很重要。從計算的早期到現在的人工智能時代,技術已經走了很長一段路。作者強調需要研究和理解技術進化的過程,以評估數據科學在現代社會中的重要性。通過這樣做,我們將能夠更好地為未來的挑戰做好準備。

You may also be interested in:

The Data Preparation Journey: Finding Your Way with R (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
R Graphics Essentials for Great Data Visualization +200 Practical Examples You Want to Know for Data Science
Agile Data Science 2.0 Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark
Learning Data Science Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python (Final)
Humanizing Big Data: Marketing at the Meeting of Data, Social Science and Consumer Insight
Practical Data Science with SAP Machine Learning Techniques for Enterprise Data, Early Release
Computer Science in Sport Modeling, Simulation, Data Analysis and Visualization of Sports-Related Data
Data Science in Chemistry: Artificial Intelligence, Big Data, Chemometrics and Quantum Computing with Jupyter
Programming Skills for Data Science Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R
Computer Science in Sport Modeling, Simulation, Data Analysis and Visualization of Sports-Related Data
Computer Science in Sport: Modeling, Simulation, Data Analysis and Visualization of Sports-Related Data
Data Science From Scratch From Data Visualization To Manipulation. It Is The Easy Way! All You Need For Business Using The Basic Principles Of Python And Beyond
Data Smart: Using Data Science, 2nd Ed. Jordan Goldmeier
Advances in Data Science Symbolic, Complex, and Network Data
Data Science and Big Data Analytics in Smart Environments
Data Science and Analytics with Python (Chapman and Hall CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Beginning Mathematica and Wolfram for Data Science: Applications in Data Analysis, Machine Learning, and Neural Networks
Numerical Python Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib, 3rd Edition
Data Science in Chemistry Artificial Intelligence, Big Data, Chemometrics and Quantum Computing with Jupyter (De Gruyter Textbook)
Python Data Science The Ultimate Crash Course, Tips, and Tricks to Learn Data Analytics, Machine Learning, and Their Application
Essential Math for Data Science Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics (Third Early Release)
Advanced Data Science and Analytics with Python (Chapman and Hall CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data
Probability and statistics for data science math + R + data
Data Science with Python From Data Wrangling to Visualization
Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data
Data Engineering and Data Science: Concepts and Applications
Data Science and Data Analytics Opportunities and Challenges
Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data
Data Engineering and Data Science Concepts and Applications
R Programming for Data Science A comprehensive guide to R programming for Data Science
R Programming for Data Science A comprehensive guide to R programming for Data Science
Practical Data Analytics for BFSI Leveraging Data Science for Driving Decisions in Banking, Financial Services, and Insurance Operations
Advanced Data Science and Analytics with Python (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
The Science of Science Policy: A Handbook (Innovation and Technology in the World Economy)
Statistical Methods for Materials Science The Data Science of Microstructure Characterization
Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science
Frame Theory in Data Science (Advances in Science, Technology and Innovation)
Data Science An Emerging Trend in Engineering, Science & Technology
Data Science An Emerging Trend in Engineering, Science & Technology