Enhance your data science programming and analysis with the Wolfram programming language and Mathematica, an applied mathematical tools suite.
The book will introduce you to the Wolfram programming language and its syntax, as well as the structure of Mathematica and its advantages and disadvantages.
You'll see how to use the Wolfram language for data science from a theoretical and practical perspective.
Learning this language makes your data science code better because it is very intuitive and comes with pre-existing functions that can provide a welcoming experience for those who use other programming languages.
You'll cover how to use Mathematica where data management and mathematical computations are needed.
Along the way you'll appreciate how Mathematica provides a complete integrated platform: it has a mixed syntax as a result of its symbolic and numerical calculations allowing it to carry out various processes without superfluous lines of code.
You'll learn to use its notebooks as a standard format, which also serves to create detailed reports of the processes carried out.
What You Will Learn Use Mathematica to explore data and describe the concepts using Wolfram language commands Create datasets, work with data frames, and create tables Import, export, analyze, and visualize data Work with the Wolfram data repository Build reports on the analysis Use Mathematica for machine learning, with different algorithms, including linear, multiple, and logistic regression; decision trees; and data clustering Who This Book Is For Data scientists new to using Wolfram and Mathematica as a language/tool to program in.
Programmers should have some prior programming experience, but can be new to the Wolfram language.
About author(s): Jalil Villalobos Alva is a Wolfram language programmer and Mathematica user.
He graduated with a degree in engineering physics from the Universidad Iberoamericana in Mexico City.
His research background comprises quantum physics, bionformatics, proteomics, and protein design.
His academic interests cover the topics of quantum technology, bioinformatics, machine learning, stochastic processes, and space engineering.
During his idle hours he likes to play soccer, swim, and listen to music.
| Platform | It has a mixed syntax as a result of its symbolic and numerical calculations allowing it to carry out various processes without superfluous lines of code |
|---|---|
| About author(s) | Jalil |
APress este o companie de editură bine-cunoscută specializată în cărți și cărți electronice axate în primul rând pe subiecte legate de tehnologie.
Fondată în 1999, APress s-a impus ca un editor lider în domeniile informatică, tehnologiei informației, programare, dezvoltare web și subiecte conexe.
Compania publică o gamă largă de titluri care acoperă diverse limbaje de programare, metodologii de dezvoltare software, securitate cibernetică, știință a datelor, inteligență artificială, învățare automată, cloud computing, dezvoltare de aplicații mobile și multe altele.
APress se adresează atât profesioniștilor de nivel începător, cât și de nivel avansat, oferind cărți potrivite pentru auto-studiu, referință și dezvoltare profesională.
APress este cunoscut pentru angajamentul său de a publica conținut de înaltă calitate, practic și autorizat, creat de experți în domeniile lor respective.
Cărțile companiei oferă adesea informații tehnice aprofundate, exemple din lumea reală, studii de caz și tutoriale practice, făcându-le resurse valoroase pentru dezvoltatorii de software, profesioniștii IT, studenții și entuziaștii deopotrivă.
Pe lângă publicațiile tipărite, APress oferă, de asemenea, cărți electronice și conținut digital prin intermediul site-ului său web și al diferitelor platforme online, oferind cititorilor acces convenabil la biblioteca sa vastă de cărți tehnice.
În general, APress și-a câștigat o reputație de excelență în industria de publicare tehnologică, lansând continuu titluri relevante și oportune care se adresează nevoilor în evoluție ale profesioniștilor și cursanților din comunitatea tehnologică.
Apress Beginning mathematica and wolfram for data science: applications in data analysis, machine learning, and neural networks/jalil villalobos alva
