Dziennikarstwo danych przeżywa dziś prawdziwy rozkwit. Dzieje się tak dlatego, że nasze życie w dużej mierze przeniosło się do internetu, a internet to... dane. Megabajty, gigabajty, terabajty danych. Misją współczesnego dziennikarza jest przedstawiać je społeczeństwu rzetelnie, a równocześnie pięknie, czyli w sposób zrozumiały, łatwy do przyswojenia. Nim się jednak owe dane pięknie zestawi, trzeba je znaleźć. Gdzie szukać? Jak je zdobyć? W jaki sposób opowiedzieć dane? Na takie pytania autor odpowiada w tej książce.

Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka. Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych. W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia ułatwiające przyswojenie materiału.

W tej książce znajdziesz zasady definiujące rzemiosło, jakim jest wytwarzanie oprogramowania. Zebrano w niej procedury, standardy i normy etyczne, dzięki którym tworzony kod będzie niezawodny i efektywny, a całe oprogramowanie stanie się powodem do dumy. Zawarto tutaj szereg pragmatycznych wskazówek dotyczących procedur programistycznego rzemiosła. Omówiono też standardy, co powinno ułatwić zrozumienie oczekiwań wobec programistów. Ważnym zagadnieniem jest etyczny kontekst zawodu programisty, czyli fundamentalne zobowiązania, które programiści powinni podjąć względem swojego otoczenia i siebie samych. Istotą rzemiosła programistycznego bowiem jest tworzenie kodu, który budzi zaufanie użytkowników i całych społeczności.