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
68136

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:

Econometric Python Harnessing Data Science for Economic Analysis The Science of Pythonomics in 2024
Econometric Python: Harnessing Data Science for Economic Analysis: The Science of Pythonomics in 2024
5000 questions about science. Handbook of popular science ASTRONOMY
Handbook of Material Science Research (Materials Science and Technologies)
Python for Beginners Start Right Now to Learn Computer Programming with the Best Crash Course. Improve your Skills with Machine Learning, Data Analysis and Data Science
Data Stewardship An Actionable Guide to Effective Data Management and Data Governance Second Edition
Azure Data and AI Architect Handbook: Adopt a structured approach to designing data and AI solutions at scale on Microsoft Azure
Learn Python the Hard Way A Deceptively Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Data Science, 5th Edition (Early Release)
Learn Python the Hard Way A Deceptively Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Data Science, 5th Edition (Early Release)
Python for Data Science For Dummies (For Dummies (Computer/Tech)), 2nd Edition
Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science Excel in Data Analysis, Statistical Modeling and Machine Learning by Leveraging MLBase.jl and MLJ.jl to Optimize Workflows
Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science Excel in Data Analysis, Statistical Modeling and Machine Learning by Leveraging MLBase.jl and MLJ.jl to Optimize Workflows
Geospatial Data Science: A Hands-On Approach for Building Geospatial Applications Using Linked Data Technologies (ACM Books)
Python Machine Learning Discover the Essentials of Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining and Artificial Intelligence Using Python Code with Python Tricks
Applied Data Science Using Pyspark Learn the End-to-end Predictive Model-building Cycle, 2nd Edition
Artificial Intelligence For Business How Your Company Can Make More Profit with Machine Learning, Data Science, Big Data, and Deep Learning
Practical Data Science with Hadoop and Spark: Designing and Building Effective Analytics at Scale (Addison-Wesley Data and Analytics)
Python Data Science How to Learn Step by Step Programming, Data Analytics, and Coding Essentials Tools
Data Science on the Google Cloud Platform Implementing End-to-End Real-time Data Pipelines from ingest to machine learning
Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LIV: Special Issue on Data Management - Principles, Technologies, and Applications (Lecture Notes in Computer Science Book 14160)
SQL for Data Analysis A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
SQL for Data Analysis: A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
SQL for Data Analysis A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
Data Science Crash Course Thyroid Disease Classification and Prediction Using Machine Learning and Deep Learning with Python GUI, Second Edition
PYTHON ARRAYS AND PYTHON NUMPY FOR BEGINNERS: MASTER DATA MANIPULATION EASILY AND UNLEASH THE POWER OF DATA SCIENCE WITH EASY-TO-FOLLOW TUTORIALS - 2 BOOKS IN 1
Learn Python Programming A Beginners Crash Course on Python Language for Getting Started with Machine Learning, Data Science and Data Analytics (Artificial Intelligence Book 1)
The Enterprise Big Data Lake Delivering on the Promise of Hadoop and Data Science in the Enterprise
Python for Data Science Data analysis and Deep learning with Python coding and programming
Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization: Efficiently Process and Visualize Data with Python|s Most Popular Data Manipulation Library (English Edition)
Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript Beginners Guide to Learn Data Analytics, Predictive Analytics and Data Science with Python Programming
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa: Volume 1: Exploring Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa Volume 2 Clustering Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa, Volume 1 Exploring Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa, Volume 1 Exploring Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa Volume 2 Clustering Spatial Data
Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Python for Data Science Master Data Analysis from Scratch, with Business Analytics Tools and Step-by-Step techniques for Beginners. The Future of Machine Learning & Applied Artificial Intelligence
Big Data Management Data Governance Principles for Big Data Analytics, 1st Edition
Python Data Science A Step-By-Step Guide to Data Analysis