![[समीक्षा] Data Science from Scratch: First Principles with Python (Joel Grus) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2551178/c1a-085k3-pk8x0r7wbd8d-guw5is.jpg)
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Data Science from Scratch: First Principles with Python (Joel Grus)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1492041130?tag=9natreehindi-21
- 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
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1492041130/
#रैखिकबीजगणित #प्रायिकताऔरसांख्यिकी #मशीनलर्निंगकार्यान्वयन #डेटासफाईऔरअन्वेषण #रिकमेंडरसिस्टमऔरप्राकृतिकभाषाप्रसंस्करण #DataSciencefromScratch
डेटा साइंस फ्रॉम स्क्रैच, फर्स्ट प्रिंसिपल्स विद पाइथन, जोएल ग्रस की व्यावहारिक तकनीकी पुस्तक है. इसका विषय डेटा साइंस की बुनियादी गणितीय, सांख्यिकीय और प्रोग्रामिंग अवधारणाएं हैं, जिन्हें तैयार लाइब्रेरी के पीछे छिपे जादू की तरह मानने के बजाय स्वयं बनाकर समझाया जाता है. पुस्तक पहले पाइथन का उपयोगी परिचय देती है, फिर रैखिक बीजगणित, प्रायिकता और सांख्यिकी से लेकर मशीन लर्निंग मॉडल तक क्रमशः आगे बढ़ती है. इसमें डेटा जुटाने, साफ करने, खोजने और विश्लेषित करने की प्रक्रिया भी शामिल है. लेखक का उद्देश्य केवल किसी मॉडल को चलाना सिखाना नहीं, बल्कि उसके घटकों, मान्यताओं और सीमाओं को समझने योग्य बनाना है. दूसरा संस्करण पाइथन तीन दशमलव छह के अनुरूप अद्यतन है और इसमें डीप लर्निंग, सांख्यिकी तथा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर अतिरिक्त सामग्री है. यह पुस्तक डेटा साइंस के व्यावसायिक प्रश्न चुनने की तुलना में तकनीकी गणना और मॉडल निर्माण की समझ पर अधिक केंद्रित रहती है.
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डेटा साइंस फ्रॉम स्क्रैच, फर्स्ट प्रिंसिपल्स विद पाइथन, जोएल ग्रस की व्यावहारिक तकनीकी पुस्तक है. इसका विषय डेटा साइंस की बुनियादी गणितीय, सांख्यिकीय और प्रोग्रामिंग अवधारणाएं हैं, जिन्हें तैयार लाइब्रेरी के पीछे छिपे जादू की तरह मानने के बजाय स्वयं बनाकर समझाया जाता है. पुस्तक पहले पाइथन का उपयोगी परिचय देती है, फिर रैखिक बीजगणित, प्रायिकता और सांख्यिकी से लेकर मशीन लर्निंग मॉडल तक क्रमशः आगे बढ़ती है. इसमें डेटा जुटाने, साफ करने, खोजने और विश्लेषित करने की प्रक्रिया भी शामिल है. लेखक का उद्देश्य केवल किसी मॉडल को चलाना सिखाना नहीं, बल्कि उसके घटकों, मान्यताओं और सीमाओं को समझने योग्य बनाना है. दूसरा संस्करण पाइथन तीन दशमलव छह के अनुरूप अद्यतन है और इसमें डीप लर्निंग, सांख्यिकी तथा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर अतिरिक्त सामग्री है. यह पुस्तक डेटा साइंस के व्यावसायिक प्रश्न चुनने की तुलना में तकनीकी गणना और मॉडल निर्माण की समझ पर अधिक केंद्रित रहती है.
