Adattudomány: Az adatelemzés, adatbányászat, adattárházak, adatvizualizáció, regresszióelemzés, adatbázis-elemzés végső útmutatója

Olvasói vélemények

A könyv vegyes kritikákat kapott, az olvasók értékelték elméleti meglátásait és bemutatását, de kritizálták a mélység és a gyakorlati példák hiányát. Egyes olvasók úgy vélik, hogy túlárazott, és nem alkalmas sem kezdőknek, sem szakértőknek.

⬤ Jól prezentált elméleti ismeretek
⬤ jó az alapfogalmak megértéséhez
⬤ élvezetes audio formátum.

⬤ Elégtelen mélység és gyakorlati példák
⬤ homályos és túlságosan leegyszerűsítő
⬤ túlárazottnak tartják
⬤ sem kezdőknek, sem szakértőknek nem alkalmas.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Science: The Ultimate Guide to Data Analytics, Data Mining, Data Warehousing, Data Visualization, Regression Analysis, Database

Könyv tartalma:

Szeretné bővíteni a készségeit az alapszintű adattudósból szakértő adattudóssá válni, aki készen áll arra, hogy valós adatközpontú problémákat oldjon meg?

Ennek a könyvnek a felfedezése egy lépés lehet a helyes irányba...

2 átfogó kézirat 1 könyvben

⬤ Adattudomány: Amit a legjobb adattudósok tudnak az adatelemzésről, adatbányászatról, statisztikáról, gépi tanulásról és a nagy adatokról - amit te nem.

⬤ Adattudomány az üzleti életben: Prediktív modellezés, adatbányászat, adatelemzés, adattárházak, adatvizualizáció, regresszióelemzés, adatbázis-lekérdezés és gépi tanulás kezdőknek.

A könyv első része olyan témákat tárgyal, mint:

⬤ Mi az adattudomány.

⬤ Mi kell ahhoz, hogy az adattudomány szakértőjévé váljunk.

⬤ Az adatokban alkalmazható legjobb adatbányászati technikák.

⬤ Adatvizualizáció.

⬤ Logisztikus regresszió.

⬤ Adatmérnökség.

⬤ Gépi tanulás.

⬤ Big Data Analytics.

⬤ És még sok más.

A könyv 2. része a következő témákat tárgyalja:

⬤ Hogyan működik a Big Data és miért olyan fontos.

⬤ Hogyan végezzen feltáró adatelemzést.

⬤ Az adatbányászattal való munka.

⬤ Hogyan bányásszuk a szöveget az adatok megszerzéséhez.

⬤ Néhány elképesztő gépi tanulási algoritmus, amelyek segítenek az adattudományban.

⬤ Hogyan végezzük az adatmodellezést.

⬤ Adatok vizualizációja.

⬤ Hogyan használhatja az adattudományt vállalkozása növekedésének elősegítésére.

⬤ Tippek, amelyek segítenek az adattudományok használatának megkezdésében.

⬤ És még sok minden más.

Ha tehát többet szeretne megtudni az adattudományról, kattintson a „vásárlás most” gombra