Library catalog

Исчерпывающее руководство по основам Data Science. Что мешает раскрытию истинного потенциала науки о данных? Очевидно, проблема не в медленных алгоритмах, не в недостатке данных и уж точно не в нехватке вычислительной мощности или дата-сайентистов. Дело в распространенном заблуждении, что Data Science — это сложно и заниматься наукой о данных могут только опытные программисты. На самом деле, это не так. Эта книга развеет все мифы и научит вас: • Мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе и играет аналитика. • Пользоваться языком науки о данных, то есть осмысленно говорить и задавать правильные вопросы относительно статистики. • Понимать реальное положение вещей в таких областях, как машинное обучение, текстовая аналитика, глубокое обучение и искусственный интеллект. • Избегать распространенных ошибок при работе с данными и их интерпретацией. Руководство будет полезным каждому желающему научиться ориентироваться в грядущем будущем, неразрывно связанным с Data Science.

Книга посвящена фреймворку ASP.NET Core MVC. Представлены особенности MVC-архитектуры (Model-View-Controller), основные принципы проектирования веб-приложений и организации корректной работы с различными типами веб-запросов. Показано, как взаимодействовать с базами данных посредством популярных ORM (объектно-реляционное отображение). В книге рассматриваются методы определения пользовательского интерфейса с помощью среды Razor и открытых клиентских библиотек, описаны способы построения Web API и использование его в клиентских приложениях. Подробно описаны различные варианты публикации приложений. Электронный архив на сайте издательства содержит результаты выполнения всех рассмотренных в книге проектов. Для веб-программистов