Купить книгу Наука о данных: концепции и практика на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]
#2706773
Data Science: Concepts and Practice (B07L29CY52)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Vijay Kotu | #804: Бизнес-программное обеспечение
Изучите основы науки о данных с помощью простой и понятной концептуальной структуры и сразу же приступайте к практике, используя платформу RapidMiner. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в науке о данных или работаете над своим десятым проектом, эта книга покажет вам, как анализировать данные, выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи, чтобы принимать важные решения и делать прогнозы.
Наука о данных стала незаменимым инструментом для извлечения ценности из данных для любой организации, которая собирает, хранит и обрабатывает данные в рамках своей деятельности. Эта книга идеально подходит для бизнес-пользователей, аналитиков данных, бизнес-аналитиков, инженеров и специалистов по аналитике, а также для всех, кто работает с данными.
Вы сможете:
- Получить необходимые знания о различных методах анализа данных для извлечения ценной информации из данных.
- Освойте концепции и принципы работы 30 широко используемых мощных алгоритмов в области анализа данных.
- Реализация поэтапного процесса анализа данных с использованием RapidMiner, платформы для анализа данных с открытым исходным кодом и графическим интерфейсом пользователя.
Рассматриваемые методы анализа данных: разведочный анализ данных, визуализация, деревья решений, индукция правил, метод k-ближайших соседей, наивные байесовские классификаторы, искусственные нейронные сети, глубокое обучение, машины опорных векторов, ансамблевые модели, случайные леса, регрессия, рекомендательные системы, ассоциативный анализ, кластеризация на основе k-средних и плотности, самоорганизующиеся карты, текстовый анализ, прогнозирование временных рядов, обнаружение аномалий, отбор признаков и многое другое...
- Содержит полностью обновленный контент по науке о данных, включая тактику извлечения информации из бизнес-данных.
— Представляет простые объяснения более чем двадцати эффективных методов анализа данных.
- Позволяет применять алгоритмы анализа данных на практике без необходимости программирования.
- Демонстрирует процессы на примерах практического применения.
— Представляет каждый алгоритм или метод и объясняет принцип работы алгоритма анализа данных простым языком.
- Описывает наиболее часто используемые параметры настройки для инструмента с открытым исходным кодом RapidMiner.
Наука о данных стала незаменимым инструментом для извлечения ценности из данных для любой организации, которая собирает, хранит и обрабатывает данные в рамках своей деятельности. Эта книга идеально подходит для бизнес-пользователей, аналитиков данных, бизнес-аналитиков, инженеров и специалистов по аналитике, а также для всех, кто работает с данными.
Вы сможете:
- Получить необходимые знания о различных методах анализа данных для извлечения ценной информации из данных.
- Освойте концепции и принципы работы 30 широко используемых мощных алгоритмов в области анализа данных.
- Реализация поэтапного процесса анализа данных с использованием RapidMiner, платформы для анализа данных с открытым исходным кодом и графическим интерфейсом пользователя.
Рассматриваемые методы анализа данных: разведочный анализ данных, визуализация, деревья решений, индукция правил, метод k-ближайших соседей, наивные байесовские классификаторы, искусственные нейронные сети, глубокое обучение, машины опорных векторов, ансамблевые модели, случайные леса, регрессия, рекомендательные системы, ассоциативный анализ, кластеризация на основе k-средних и плотности, самоорганизующиеся карты, текстовый анализ, прогнозирование временных рядов, обнаружение аномалий, отбор признаков и многое другое...
- Содержит полностью обновленный контент по науке о данных, включая тактику извлечения информации из бизнес-данных.
— Представляет простые объяснения более чем двадцати эффективных методов анализа данных.
- Позволяет применять алгоритмы анализа данных на практике без необходимости программирования.
- Демонстрирует процессы на примерах практического применения.
— Представляет каждый алгоритм или метод и объясняет принцип работы алгоритма анализа данных простым языком.
- Описывает наиболее часто используемые параметры настройки для инструмента с открытым исходным кодом RapidMiner.