---
Тип: Книга
Статус: Запланировано
Название: Наука о данных. Учебный курс
Автор:
  - Стивен Скиена
Количество страниц: 544
Прогресс: 0
Формат: Электронная
Обложка: Библиотека/Книги/covers/nauka-o-dannyh.jpg
Начата:
Закончена:
Оценка:
Сложность:
Теги:
  - data_science
  - машинное_обучение
  - статистика
  - python
  - математика
Категории:
  - Data Science
  - Алгоритмы и структуры данных
Источник:
Ссылка:
---

# Наука о данных. Учебный курс

![[covers/nauka-o-dannyh.jpg]]

## 📖 О книге

Учебник по науке о данных от автора «Алгоритмов. Руководства по разработке» (Диалектика/Вильямс, 2020). Книга охватывает data science как пересечение статистики, компьютерных наук и машинного обучения. Каждая глава содержит «War Stories» из реального мира, домашние задания и «Take-Home Lessons». Сопровождается полным набором лекционных слайдов и видеолекций.

## 🧠 Ключевые идеи

- Математические основы: линейная алгебра, статистика, теория вероятностей — необходимый фундамент для понимания алгоритмов ML
- Манипулирование данными: очистка, трансформация, агрегация — 80% работы дата-сайентиста
- Визуализация данных: правила эффективного представления данных для обнаружения закономерностей и донесения выводов
- Линейная и логистическая регрессии: базовые модели машинного обучения, классификация и предсказание
- Машинное обучение: деревья решений, кластеризация, метрики качества — системный взгляд на практический ML

## 💬 Важные цитаты

> «Чтобы понять мир, необходимо собирать и анализировать данные о нём»

## 💡 Как применить в моих проектах


## 🔗 Связанные заметки

[[Алгоритмы. Руководство по разработке]]
[[Грокаем алгоритмы]]