![[Ulasan] Data Science from Scratch: First Principles with Python (Joel Grus) Diringkaskan.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2662152/c1a-085k3-v6622qmvfjr2-jx7bnn.jpg)
Show Notes
Data Science from Scratch: First Principles with Python (Joel Grus)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492041130?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-from-Scratch%3A-First-Principles-with-Python-Joel-Grus.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+from+Scratch+First+Principles+with+Python+Joel+Grus+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Science-from-Scratch-Joel-Grus.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Science-from-Scratch-Joel-Grus.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Science-from-Scratch-Joel-Grus.html
- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1492041130/
#Implementasialgoritmadariasas #Algebralineardanvektor #Kebarangkaliansertastatistikinferens #Regresidanpengelasanpembelajaranmesin #Pemprosesanbahasasemulajadi #DataSciencefromScratch
Data Science from Scratch: First Principles with Python oleh Joel Grus ialah buku teknikal pengenalan data sains yang menggunakan Python untuk menerangkan asas matematik, statistik, dan pembelajaran mesin. Edisi kedua, diterbitkan pada 2019, dikemas kini untuk Python 3.6 serta menambah kandungan tentang pembelajaran mendalam dan pemprosesan bahasa semula jadi. Tujuan utamanya bukan mengajar pembaca menggunakan pustaka seperti alat ajaib, sebaliknya menunjukkan bagaimana idea di sebalik alat itu boleh dibina dan diuji melalui kod. Grus membawa pembaca daripada kursus ringkas Python, kepada vektor, matriks, kebarangkalian, statistik, pengurusan data, dan beberapa model pembelajaran mesin utama. Pendekatan ini sesuai dengan pelajar yang mahu faham mengapa sesuatu algoritma berfungsi, bukan sekadar tahu arahan untuk menjalankannya. Dalam konteks kerja data, termasuk pasukan analitik di Malaysia, pemahaman asas ini membantu seseorang menilai andaian model, mengenal had dapatan, dan berbincang dengan lebih tepat tentang keputusan berasaskan data.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492041130?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-from-Scratch%3A-First-Principles-with-Python-Joel-Grus.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+from+Scratch+First+Principles+with+Python+Joel+Grus+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Science-from-Scratch-Joel-Grus.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Science-from-Scratch-Joel-Grus.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Science-from-Scratch-Joel-Grus.html
- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1492041130/
#Implementasialgoritmadariasas #Algebralineardanvektor #Kebarangkaliansertastatistikinferens #Regresidanpengelasanpembelajaranmesin #Pemprosesanbahasasemulajadi #DataSciencefromScratch
Data Science from Scratch: First Principles with Python oleh Joel Grus ialah buku teknikal pengenalan data sains yang menggunakan Python untuk menerangkan asas matematik, statistik, dan pembelajaran mesin. Edisi kedua, diterbitkan pada 2019, dikemas kini untuk Python 3.6 serta menambah kandungan tentang pembelajaran mendalam dan pemprosesan bahasa semula jadi. Tujuan utamanya bukan mengajar pembaca menggunakan pustaka seperti alat ajaib, sebaliknya menunjukkan bagaimana idea di sebalik alat itu boleh dibina dan diuji melalui kod. Grus membawa pembaca daripada kursus ringkas Python, kepada vektor, matriks, kebarangkalian, statistik, pengurusan data, dan beberapa model pembelajaran mesin utama. Pendekatan ini sesuai dengan pelajar yang mahu faham mengapa sesuatu algoritma berfungsi, bukan sekadar tahu arahan untuk menjalankannya. Dalam konteks kerja data, termasuk pasukan analitik di Malaysia, pemahaman asas ini membantu seseorang menilai andaian model, mengenal had dapatan, dan berbincang dengan lebih tepat tentang keputusan berasaskan data.
