Name: Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline
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Price: 43.78 EUR
Availability: InStock
Author: Cathy O'Neil
ISBN: 9781449358655

portada Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline

Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline

Type

Physical Book

Author

Cathy O'Neil

Rachel Schutt

Publisher

O'Reilly Media

Language

English

Format

Paperback

Dimensions

22.9x15.2x2.3 cm

Weight

0.54 kg.

ISBN13

9781449358655

Synopsis "Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline"

Now that people are aware that data can make the difference in an election or a business model, data science as an occupation is gaining ground. But how can you get started working in a wide-ranging, interdisciplinary field that's so clouded in hype? This insightful book, based on Columbia University's Introduction to Data Science class, tells you what you need to know.In many of these chapter-long lectures, data scientists from companies such as Google, Microsoft, and eBay share new algorithms, methods, and models by presenting case studies and the code they use. If you're familiar with linear algebra, probability, and statistics, and have programming experience, this book is an ideal introduction to data science.Topics include: Statistical inference, exploratory data analysis, and the data science processAlgorithmsSpam filters, Naive Bayes, and data wranglingLogistic regressionFinancial modelingRecommendation engines and causalityData visualizationSocial networks and data journalismData engineering, MapReduce, Pregel, and HadoopDoing Data Science is collaboration between course instructor Rachel Schutt, Senior VP of Data Science at News Corp, and data science consultant Cathy O'Neil, a senior data scientist at Johnson Research Labs, who attended and blogged about the course.

Cathy O'Neil

(Author)

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Cathy O’Neil (EE. UU., 1972) obtuvo un doctorado en Matemáticas de Harvard, fue postdoctorada en el departamento de Matemáticas del MIT y profesora en el Barnard College, donde publicó una serie de trabajos de investigación en geometría algebraica aritmética. Luego se cambió al sector privado, trabajando como experta en análisis y gestión de información cuantitativa para el fondo de cobertura D. E. Shaw en medio de la crisis crediticia, y luego para RiskMetrics, una compañía de software de riesgo que evalúa el riesgo para las tenencias de fondos de cobertura y bancos. Tras desencantarse del mundo de las finanzas, O’Neil se involucró con el movimiento Occupy Wall Street, participando en su Grupo de Banca Alternativa. Dejó las finanzas definitivamente en 2011 y comenzó a trabajar como científica de datos en el sector de start-ups de Nueva York, creando modelos que predecían las compras y los clics de las personas. Es coautora de Doing Data Science (2013). En 2016 publicó en EE. UU. Weapons of Math Destruction: how big data increases inequality and threatens democracy, editado en España por Capitán Swing en 2017 bajo el título Armas de destrucción matemática. Cómo el big data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia.

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