Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy. Wydanie II

  • Data wydania: 2025/01/06
  • Liczba stron 440
  • Format 16.5x23.5 cm
  • Wydawca: Helion
  • Wysyłka: 10 dni
£17.42
£21.78
Tax included
Quantity

Add to wishlist

Mimo zainteresowania danymi i ich analizą zbyt wiele projekt&oacute,w z obszaru data science kończy się fiaskiem. Firmy zatrudniają analityk&oacute,w danych, kupują drogie narzędzia, traktują analizę danych jak magię. Niestety, bez dogłębnego zrozumienia sposobu i celu przetwarzania danych nie masz co liczyć na sukces. Jeśli chcesz podjąć się tego wyzwania, Twoim najlepszym sojusznikiem okaże się... Excel, kt&oacute,ry świetnie się nadaje do wyjaśniania najważniejszych zagadnień nauki o danych.

Analitycy, kt&oacute,rzy w pełni wykorzystują potencjał Excela, będą odnosić sukcesy.

George Mount, Excel MVP, autor książki Zaawansowana analiza danych

Dzięki tej książce zrozumiesz techniki analizy danych, poznasz szczeg&oacute,ły ich implementacji, a także nauczysz się z nich korzystać w biznesie niezależnie od jego skali. To przewodnik po budowaniu modeli statystycznych, uczeniu maszynowym i użyciu sztucznej inteligencji bezpośrednio w Twoim arkuszu kalkulacyjnym. Jeśli chcesz stosować naukę o danych do odczytywania ukrytej w nich praktycznej wiedzy, to Mistrz analizy danych jest lekturą, po kt&oacute,rą koniecznie musisz sięgnąć!

Najciekawsze zagadnienia:

  • nowe funkcje Excela i Power Query, takie jak X.WYSZUKAJ, LET i LAMBDA
  • og&oacute,lny model liniowy, metody zespołowe i naiwny klasyfikator Bayesa
  • optymalizacja matematyczna, programowanie nieliniowe i algorytmy genetyczne
  • szeregi czasowe i generowanie prognoz
  • algorytmy k-średnich, modularność grafu i symulacja Monte Carlo
  • analiza danych za pomocą języka R

Dane m&oacute,wią same za siebie. Odkryj wiedzę ukrytą w liczbach!

Jeśli chcesz dołączyć do nowego pokolenia analityk&oacute,w, ta książka będzie Twoim przewodnikiem!

dr Alex J. Gutman, wsp&oacute,łautor książki Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym

1037558
Numer EAN
9788328911802
Rok wydania
2025
Liczba stron
440
dostępność
10 dni
Format
16.5x23.5 cm
Identyfikator
133144