مشخصات کتاب

Calculus for Data Science

ویرایش:  
نویسندگان: Науdеn Vаn Dеr Роst. Vinсеnt Вisеttе  
سری:  
 
ناشر: Reactive Publishing 
سال نشر: 2024 
تعداد صفحات: 338 
زبان: English 
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 2 Mb 

در صورت تبدیل فایل کتاب Calculus for Data Science به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب حساب دیفرانسیل و انتگرال برای علم داده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب حساب دیفرانسیل و انتگرال برای علم داده

در دنیای به سرعت در حال تکامل علم داده، مهارت در حساب دیفرانسیل و انتگرال به عنوان پایه ای برای مقابله با چالش های تحلیلی پیچیده عمل می کند. \"حساب دیفرانسیل و انتگرال برای علم داده\" دنباله پرفروش ترین کتاب تحسین شده ای است که شما را با اصول اولیه آشنا می کند و اکنون شما را به بررسی عمیق تر تکنیک های پیشرفته ای می برد که درک و کاربرد حساب دیفرانسیل و انتگرال را در زمینه علم داده ارتقا می بخشد.\r\n\r\nاین راهنمای جامع به دقت برای حرفه‌ای‌هایی ساخته شده است که به موارد ضروری پی برده‌اند و مشتاق هستند تخصص خود را در حوزه‌های پیچیده‌تر گسترش دهند. با تاکید بر کاربرد در دنیای واقعی، \"حساب برای علم داده\" شکاف بین ساختارهای نظری و کاربرد عملی آنها در تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و فراتر از آن را پر می کند.\r\n\r\nپیچیدگی‌های محاسبات چند متغیره را باز کنید، به جزئیات معادلات دیفرانسیل جزئی بپردازید و بر تفاوت‌های ظریف نزول گرادیان و بهینه‌سازی مسلط شوید. هر مبحث با مثال‌های عملی و مطالعات موردی همراه است، و این فرصت را به شما می‌دهد تا مفاهیم ریاضی پیشرفته را در مسائل واقعی علم داده به کار ببرید - افق‌هایی را که می‌توانید محاسبه، پیش‌بینی و بهینه‌سازی کنید، گسترش دهید.\r\n\r\nچه در حال تنظیم الگوریتم‌ها، مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا و یا دست‌وپنجه نرم کردن با پیچیدگی‌های شبکه‌های عصبی باشید، این کتاب به عنوان منبع ضروری شما خواهد بود. جعبه ابزار خود را با تکنیک های پیشرفته گسترش دهید و یاد بگیرید که حساب دیفرانسیل و انتگرال را با دقت و بینش به کار ببرید. \"حساب دیفرانسیل و انتگرال برای علم داده\" فقط یک کتاب درسی نیست. این دریچه ای برای پیشروی موج بعدی نوآوری در علم داده است. قدرت محاسبات پیشرفته را در آغوش بگیرید و معمار راه حل های پیشرفته شوید.\r\n\r\nاهمیت «حساب برای علم داده» بسیار زیاد است. در عصر مجموعه داده‌های پیچیده‌تر، ضرورت روش‌های تحلیلی پیچیده بسیار مهم است. هایدن ماهرانه این نیاز را تصدیق می کند و با وضوح و دقت استثنایی به آن می پردازد. این کتاب روش‌های حیاتی مانند توابع چند متغیره، مشتقات جزئی و تبدیل‌های انتگرال مانند لاپلاس و فوریه را برجسته می‌کند که برای رمزگشایی محیط‌های داده پیچیده ضروری هستند. به طرز ماهرانه‌ای این روش‌ها را در زمینه چالش‌های داده‌های دنیای واقعی قرار می‌دهد، در نتیجه فراتر از محدودیت‌های نظری سنتی گسترش می‌یابد.\r\n\r\nعلاوه بر این، متن به طرز درخشانی دقت تحصیلی دقیق را با قابلیت دسترسی مورد نیاز برای شاغلین و دانش‌آموزان ترکیب می‌کند تا نه تنها این مفاهیم را درک کنند، بلکه به طور مؤثر نیز به کار گیرند. هیدن به طرز ماهرانه‌ای اصول بنیادی محاسبات پیشرفته را روشن می‌کند و در عین حال مهارت‌های مورد نیاز برای ساخت مدل‌های داده‌ای قوی را هم در زمینه‌های تحقیقاتی و هم در زمینه‌های صنعتی پرورش می‌دهد.\r\n\r\nآماده شوید تا دانش نظری خود را به شایستگی های تحلیلی قدرتمند تبدیل کنید و موقعیت خود را به عنوان یک متخصص علوم داده مستحکم کنید. سفر شما به اوج کاربرد ریاضی از اینجا آغاز می شود.\r\n\r\nاین کتاب به گونه‌ای طراحی شده است که شما را گام به گام در پیچیدگی‌های محاسبات در زمینه علم داده راهنمایی کند:\r\n\r\nنقش حساب دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری ماشینی\r\nسری بی نهایت و همگرایی\r\nمعادلات دیفرانسیل در مدل سازی\r\nتکنیک های بهینه سازی\r\nفرآیندهای تصادفی و تجزیه و تحلیل سری های زمانی\r\n\r\nپیش نیازها:\r\nدرک کامل مفاهیم پایه ریاضی بسیار مهم است. این شامل:\r\n\r\nجبر: تسلط در عملیات و دستکاری های جبری، برخورد با معادلات و نابرابری ها.\r\nپیش حساب: آشنایی با توابع، نمودارها و مثلثات پایه.\r\nمفاهیم اساسی حساب دیفرانسیل و انتگرال: در حالی که این کتاب حساب دیفرانسیل و انتگرال را با جزئیات پوشش می دهد، درک اولیه از حدود، مشتقات و انتگرال ها سودمند خواهد بود.\r\n\r\nدر علم داده، مهارت های محاسباتی به اندازه مهارت های ریاضی مهم هستند. درک اولیه از برنامه نویسی، به ویژه در زبان هایی مانند پایتون یا R، توانایی شما را در به کارگیری مفاهیم آموخته شده بسیار افزایش می دهد. آشنایی با تکنیک های مدیریت و دستکاری داده ها نیز مزیت دارد.\r\n\r\nاین کتاب برای چه کسانی است:\r\nچه دانش آموزی باشید که در رشته علوم داده شروع به کار کرده است، چه حرفه ای که به دنبال تعمیق تخصص ریاضی خود است یا یک ذهن کنجکاو مشتاق کشف تقاطع حساب دیفرانسیل و انتگرال و داده ها، این کتاب برای شما مناسب است. این به گونه ای ساخته شده است که در دسترس و در عین حال چالش برانگیز، روشنگر و در عین حال کاربردی باشد.\r\n\r\n\"با \"حساب دیفرانسیل و انتگرال برای علم داده\"، شما فقط فرمول ها و روش ها را یاد نمی گیرید، بلکه دیدگاهی به دست می آورید که مسیر شما را در دنیای علم داده روشن می کند. این کتاب همراه شما در ترجمه زبان حساب دیفرانسیل و انتگرال به داستان هایی است که توسط آنها گفته می شود. داده ها، محرک نوآوری و کشف در عصر اطلاعات.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

In the rapidly evolving world of Data Science, proficiency in calculus serves as the foundation for tackling complex analytical challenges. "Calculus for Data Science" is the follow-up to the acclaimed best-seller that introduced you to the basics, now taking you on a deeper dive into the advanced techniques that will elevate your understanding and application of calculus in the Data Science field. This comprehensive guide is meticulously crafted for professionals who have grasped the essentials and are eager to extend their expertise into more sophisticated realms. With an emphasis on real-world applicability, "Calculus for Data Science" bridges the gap between theoretical constructs and their practical utility in data analysis, Machine Learning, and beyond. Unpack the intricacies of multi-variable calculus, delve into the subtleties of partial differential equations, and master the nuances of gradient descent and optimization. Each topic is accompanied by practical examples and case studies, presenting you with the opportunity to apply advanced mathematical concepts to actual data science problems—stretching the horizons of what you can compute, forecast, and optimize. Whether you're fine-tuning algorithms, modeling high-dimensional data, or grappling with the complexities of neural networks, this book will serve as your indispensable resource. Expand your toolkit with state-of-the-art techniques and learn to wield calculus with precision and insight. "Calculus for Data Science" is not just a textbook; it's a doorway to pioneering the next wave of innovation in Data Science. Embrace the power of advanced calculus and become the architect of cutting-edge solutions. The importance of 'Calculus for Data Science' is immense. In an era of increasingly complex datasets, the necessity for sophisticated analytical methods is paramount. Hayden deftly acknowledges this need, addressing it with exceptional clarity and precision. The book highlights critical methods like multivariable functions, partial derivatives, and integral transforms such as Laplace and Fourier, which are fundamental for deciphering intricate data environments. It skillfully positions these methods in the context of real-world data challenges, thereby extending beyond traditional theoretical confines. Furthermore, the text brilliantly fuses detailed academic rigor with the approachability needed for practitioners and students to not only comprehend but also apply these concepts effectively. Hayden adeptly clarifies the foundational principles of advanced calculus while fostering the skills required for constructing robust data models in both research and industry contexts. Prepare to transform your theoretical knowledge into powerful analytics competencies and solidify your position as a Data Science expert. Your journey into the zenith of mathematical application begins here. The book is structured to guide you step by step through the complexities of calculus in a Data Science context: The Role of Calculus in Machine Learning Infinite Series and Convergence Differential Equations in Modeling Optimization Techniques Stochastic Processes and Time Series Analysis Prerequisites: A solid understanding of basic mathematical concepts is crucial. This includes: Algebra: Proficiency in algebraic operations and manipulations, dealing with equations and inequalities. Pre-Calculus: Familiarity with functions, graphs, and basic trigonometry. Basic Calculus Concepts: While the book will cover calculus in detail, a preliminary understanding of limits, derivatives, and integrals will be beneficial. In Data Science, computational skills are as important as mathematical ones. A basic understanding of programming, particularly in languages like Python or R, will greatly enhance your ability to apply the concepts learned. Familiarity with data handling and manipulation techniques is also advantageous. Who This Book Is For: Whether you are a student embarking on a Data Science career, a professional seeking to deepen your mathematical expertise, or a curious mind eager to explore the intersection of calculus and data, this book is for you. It's crafted to be accessible yet challenging, insightful yet practical. "With 'Calculus for Data Science,' you are not just learning formulas and methods; you are gaining a perspective that will illuminate your path in the Data Science world. This book is your companion in translating the language of calculus into the stories told by data, driving innovation and discovery in the age of information.

فهرست مطالب

Title Page
Dedication
Contents
Foreword
Chapter 1: Foundations of Calculus in Data Science
1.1 Scope of the Book
1.2 Prerequisites for Readers
1.3 Primer of Key Calculus Concepts in Data Science
Chapter 2: The Role of Calculus in Machine Learning
2.1 Understanding the Basics: Limits, Derivatives, and Integrals
2.2 Gradient Descent and Cost Function Optimization
2.3 Multivariable Calculus and Model Complexity – Unravelling the Fabric of High-Dimensional Spaces
2.4 Calculus in Neural Networks and Deep Learning – The Backbone of Artificial Ingenuity
Chapter 3: Infinite Series and Convergence
3.1 Sequences and Series Basics – Unraveling the Skeleton of Analysis
3.2 Power Series and Taylor Expansion
3.3 Fourier Series and Signal Analysis
3.4 Complex Analysis Basics
Chapter 4: Differential Equations in Modeling
4.1 Types of Differential Equations in Data Science
4.2 Solving Differential Equations Analytically
4.3 Numerical Methods for Differential Equations
4.4 Real-world Applications in Data Science
Chapter 5: Optimization in Data Science
5.1 Optimization Problems in Data Science
5.2 Linear Programming and Convex Optimization
5.3 Nonlinear Optimization and Heuristics
5.4 Multi-objective Optimization and Trade-offs
Chapter 6: Stochastic Processes and Time Series Analysis
6.1 Definition and Classification of Stochastic Processes
6.2 Time Series Analysis and Forecasting
6.3 Forecasting Accuracy and Model Selection
6.4 Spatial Processes and Geostatistics
Epilogue
Additional Resources

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب Portuguese Grammar: A Complete, Concise and Practical Reference

دانلود کتاب 5 Steps to a Healthy Safe and Pregnancy

دانلود کتاب The Resistance Band Therapy Training Manual For Beginners: A Complete Practical Guide For Men & Women

دانلود کتاب Maximum MIDI: advanced music applications in C++

دانلود کتاب Feminism and Psychoanalysis: The Daughter’s Seduction