Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Doing Data Science: Rachel Schutt

  • Alireza Sedaghatbin
  • 2025-11-01
  • 0
Doing Data Science:    Rachel Schutt
  • ok logo

Скачать Doing Data Science: Rachel Schutt бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Doing Data Science: Rachel Schutt или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Doing Data Science: Rachel Schutt бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Doing Data Science: Rachel Schutt

Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline by Cathy O’Neil and Rachel Schutt is a practical, conversational guide to what data scientists actually do. Based on Schutt’s Columbia University course, it blends theory, case studies, and ethical reflection. The authors define data science as the intersection of statistics, programming, and domain knowledge, focused on solving real problems rather than building models for their own sake.

They outline the full data science process: asking the right question, gathering and cleaning data, exploring it visually and statistically, modeling, interpreting results, and communicating findings. Core topics include exploratory data analysis, feature engineering, prediction, causality, and visualization. The book also discusses large-scale data tools like Hadoop and MapReduce but stresses that technical skill alone isn’t enough.

A central theme is ethics—how bias, privacy, and unintended consequences can undermine even technically correct models. Data scientists, the authors argue, must think critically about the social impact of their work.

In short, the book demystifies the data science workflow, highlights collaboration and communication, and urges practitioners to pair analytical rigor with moral responsibility—making it both a guide for aspiring data scientists and a reflection on the profession’s growing power and duty.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]