![[समीक्षा] Data Science (John D. Kelleher) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550310/c1a-085k3-jpk3m4jqbrj7-ljg8hs.jpg)
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Data Science (John D. Kelleher)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0262535432?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-John-D-Kelleher.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-kaggle-book-data-analysis-and-machine-learning/id1682069344?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+John+D+Kelleher+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0262535432/
#डेटासाइंसपरियोजनाचरण #मशीनलर्निंगसामान्यीकरण #डेटास्रोतएकीकरण #डिफरेंशियलप्राइवेसी #डेटानैतिकताऔरनियमन #DataScience
जॉन डी. केलेहर की पुस्तक डेटा साइंस, एमआईटी प्रेस एसेंशियल नॉलेज श्रृंखला का संक्षिप्त लेकिन व्यापक परिचय है. यह कोई प्रोग्रामिंग मैनुअल या केवल एल्गोरिदम की पाठ्यपुस्तक नहीं है, बल्कि डेटा साइंस को निर्णय लेने की व्यावहारिक और सामाजिक प्रक्रिया के रूप में समझाती है. पुस्तक का केंद्रीय विचार है कि डेटा का मूल्य अपने आप में नहीं, बल्कि उससे निकाले गए उपयोगी, अक्सर तुरंत स्पष्ट न होने वाले पैटर्नों के आधार पर बेहतर निर्णय लेने में है. लेखक डेटा साइंस के उद्भव, बिग डेटा, सोशल मीडिया, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के विकास के बीच संबंध स्पष्ट करते हैं. साथ ही, वे डेटा संग्रह, भंडारण, विभिन्न स्रोतों के एकीकरण, मॉडल निर्माण और परिणामों के उपयोग तक पूरी परियोजना की रूपरेखा देते हैं. इसकी विशेषता यह है कि तकनीकी बुनियाद को गोपनीयता, कानून, नैतिकता और वास्तविक दुनिया की समस्या-परिभाषा से अलग नहीं किया गया है. इसलिए यह पुस्तक डेटा साइंस की क्षमता के साथ उसकी सीमाओं और जिम्मेदारियों को भी सामने रखती है.
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जॉन डी. केलेहर की पुस्तक डेटा साइंस, एमआईटी प्रेस एसेंशियल नॉलेज श्रृंखला का संक्षिप्त लेकिन व्यापक परिचय है. यह कोई प्रोग्रामिंग मैनुअल या केवल एल्गोरिदम की पाठ्यपुस्तक नहीं है, बल्कि डेटा साइंस को निर्णय लेने की व्यावहारिक और सामाजिक प्रक्रिया के रूप में समझाती है. पुस्तक का केंद्रीय विचार है कि डेटा का मूल्य अपने आप में नहीं, बल्कि उससे निकाले गए उपयोगी, अक्सर तुरंत स्पष्ट न होने वाले पैटर्नों के आधार पर बेहतर निर्णय लेने में है. लेखक डेटा साइंस के उद्भव, बिग डेटा, सोशल मीडिया, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के विकास के बीच संबंध स्पष्ट करते हैं. साथ ही, वे डेटा संग्रह, भंडारण, विभिन्न स्रोतों के एकीकरण, मॉडल निर्माण और परिणामों के उपयोग तक पूरी परियोजना की रूपरेखा देते हैं. इसकी विशेषता यह है कि तकनीकी बुनियाद को गोपनीयता, कानून, नैतिकता और वास्तविक दुनिया की समस्या-परिभाषा से अलग नहीं किया गया है. इसलिए यह पुस्तक डेटा साइंस की क्षमता के साथ उसकी सीमाओं और जिम्मेदारियों को भी सामने रखती है.
