![[Ulasan] Data Science from Scratch: First Principles with Python (Joel Grus) Ringkasan.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2570395/c1a-085k3-qdxxn40kin4p-rvqwbz.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 selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1492041130/
#Implementasialgoritmedariawal #Aljabarlineardanprobabilitas #Pembersihandaneksplorasidata #Regresi,klasifikasi,danclustering #PemrosesanbahasaalamidanMapReduce #DataSciencefromScratch
Data Science from Scratch: First Principles with Python karya Joel Grus adalah buku pengantar teknis tentang ilmu data dan pembelajaran mesin, dengan pendekatan yang menempatkan prinsip di depan penggunaan alat siap pakai. Edisi kedua ini, yang menggunakan Python 3, mengajak pembaca membangun sendiri banyak komponen dasar yang biasanya tersembunyi di balik pustaka seperti scikit learn atau pandas. Cakupannya bergerak dari Python, aljabar linear, probabilitas, dan statistik, menuju pengumpulan serta pembersihan data, kemudian model pembelajaran mesin seperti regresi, pohon keputusan, jaringan saraf, dan clustering. Buku ini juga memperluas pandangan ke sistem rekomendasi, pemrosesan bahasa alami, analisis jaringan, MapReduce, dan basis data. Tujuan utamanya bukan membuat pembaca segera produktif dengan satu ekosistem perangkat lunak tertentu. Tujuannya adalah membantu pembaca memahami apa yang dilakukan algoritme, asumsi apa yang dipakainya, dan batas apa yang perlu diperhatikan ketika hasil model terlihat meyakinkan. Karena itu, buku ini paling tepat dibaca sebagai fondasi konseptual yang dipraktikkan melalui kode.
- 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 selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1492041130/
#Implementasialgoritmedariawal #Aljabarlineardanprobabilitas #Pembersihandaneksplorasidata #Regresi,klasifikasi,danclustering #PemrosesanbahasaalamidanMapReduce #DataSciencefromScratch
Data Science from Scratch: First Principles with Python karya Joel Grus adalah buku pengantar teknis tentang ilmu data dan pembelajaran mesin, dengan pendekatan yang menempatkan prinsip di depan penggunaan alat siap pakai. Edisi kedua ini, yang menggunakan Python 3, mengajak pembaca membangun sendiri banyak komponen dasar yang biasanya tersembunyi di balik pustaka seperti scikit learn atau pandas. Cakupannya bergerak dari Python, aljabar linear, probabilitas, dan statistik, menuju pengumpulan serta pembersihan data, kemudian model pembelajaran mesin seperti regresi, pohon keputusan, jaringan saraf, dan clustering. Buku ini juga memperluas pandangan ke sistem rekomendasi, pemrosesan bahasa alami, analisis jaringan, MapReduce, dan basis data. Tujuan utamanya bukan membuat pembaca segera produktif dengan satu ekosistem perangkat lunak tertentu. Tujuannya adalah membantu pembaca memahami apa yang dilakukan algoritme, asumsi apa yang dipakainya, dan batas apa yang perlu diperhatikan ketika hasil model terlihat meyakinkan. Karena itu, buku ini paling tepat dibaca sebagai fondasi konseptual yang dipraktikkan melalui kode.
