Все жанры Все авторы
Data Science для новичков - Руслан Назаров

Data Science для новичков

Страниц

80

Год

—

Эксклюзивное издание, посвященное погружению в захватывающий мир искусственного интеллекта! Здесь вы найдете не только фундаментальные принципы и концепции, но и инсайдерскую информацию, которая поможет вам раскрыть секреты успешной работы с ним.

В этой книге объединены основные аспекты статистики, программирования и нейронных сетей, предлагая вам обширный охват знаний и практические навыки, которые могут привести к финансовому успеху. А благодаря развернутой информации по языку Python, вы сможете освоить искусство программирования в мире искусственного интеллекта.

Независимо от вашей исходной точки, эта книга является незаменимым ресурсом для всех, кто стремится покорить волнующие дебри программирования, Data Science и нейронных сетей. Уникальный подход, простое объяснение сложных концепций и множество примеров делают эту книгу настоящим сокровищем для искателей знаний об искусственном интеллекте.

В эту увлекательную книгу внесена дополнительная информация от меня – опытного разработчика искусственного интеллекта. Вы сможете с легкостью найти дополнительные материалы, которые помогут вам углубиться в удивительный мир искусственного интеллекта и использовать его в ваших проектах. Не упустите возможность получить уникальные знания, которые принесут вам не только удовлетворение от учебы, но и основу для успешной карьеры в области искусственного интеллекта.

Читать бесплатно онлайн Data Science для новичков - Руслан Назаров

© Руслан Назаров, 2023


ISBN 978-5-0060-2886-9

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

От автора

В этой книге я собрал все 1) важные и 2) базовые знания по Data Science.

В книге код дан так, как вы его увидите в Visual Studio Code.

По тексту много ссылок на другие книги, учебники, пособия в онлайне. Рекомендуется ознакомиться с этими материалами. Моя книга может служить только своеобразным путеводителем на начальном уровне для всех, кто желает стать специалистом по Data Science.

Принципы образования

Здесь я собрал несколько практических советов, принципов самообразования.


1. Прежде, чем начинать изучение новой науки, надо понять зачем вы это делаете. Карьера, деньги? Да, многие учатся ради этого. Но это слишком незначительно для человека. Деньги и карьера могут быть побочным продуктом от учебы, но не должны быть основными причинами. Ставьте себе великие цели. Если беретесь за математику, то ваша цель – решить одну из задач Гилберта. Если беретесь за DS, то ваша задача – изобрести искусственный интеллект. Не меньше этого. Пускай даже в итоге это у вас не получится, но идти надо по пути великих целей. Только так вы сможете убедить себя, что огромные усилия, которые вы будете прикладывать, стоят того. Только так вы сможет сделать учебу интересной для себя.

2. Ваш план образования должен иметь два направления: сложное и простое. Например, сложное – математика, простое – публицистические книги про ИИ, основы программирования. Почему? Чтобы мозг не скучал. И чтобы мозг понимал, что вы занимаетесь сложной задачей и поэтому мозг должен работать максимально эффективно. Кроме того, пока мозг не ощущает опасность, он не начинает работать на максимальном уровне. Теория вероятностей вполне может быть такой опасностью. Делить учебу на сложные и простые занятия важно еще и потому, что так можно эффективно расходовать время. Если вы слишком заняты другими делами, вы болеете или устали, то можно взять легкие дела из плана учебы. Когда вы освободитесь, то можно будет заняться максимально сложными делами. Вы все время учитесь, а это очень важно. Помните, что нельзя тратить время.

3. Не пытайтесь все понять и запомнить с первого раза. Не надо себя насиловать. Пока вы учите новую науку, ваша задача не запомнить, а понять. Если вы поняли дифференциальное исчисление, а затем забыли половину теорем дифференциального исчисления, то ничего страшного. Понимание прежде всего!

4. Учитесь «слоями». Прочитайте книгу, например, по математике. Попытайтесь понять максимально много, но без насилия над собой. Не пытайтесь запомнить все теоремы, формулы. Ваша задача – понять, повторюсь. Теперь возьмите следующую книгу по математике. Попытайтесь понять максимально много. В этот раз вы поймете уже гораздо больше. Продолжайте, не останавливайтесь. Запомните, нельзя полностью выучить математику, Data Science или любую науку. Ваша цель – тренировать способность понимать. Чем больше будет «слоев» понимания, тем лучше.

5. Новый «слой» должен быть чуть сложнее предыдущего. Например, начните с учебника по математике для школы, затем возьмите учебник для университетов. Не останавливайтесь на этом «слое». Возьмите специальные книги, например подробное изложение линейной регрессии.

6. Не перечитывайте книги, которые вы уже прочитали. Если вы не понимаете какую-то тему, то лучше взять другую книгу по этой теме (или почитать пост в каком-то блоге). Однако у вас должна быть «опорная книга», например по математике, DS, программированию. Это такая книга, которая, на ваш взгляд и для вас, содержит самое простое и полное изложение темы. Это будет ваш справочник. Перечитывать такие книги можно.

Вам может понравиться: