Dive Into Data Science: A Python használata a legnehezebb üzleti kihívások leküzdésére

Olvasói vélemények

A könyvet dicsérik a megközelíthető oktatási stílusáért, a gyakorlatias témákért, valamint az adattudományi tartalom mélysége és szélessége közötti egyensúlyért. Néhány felhasználó azonban kihívásokat tapasztalt egyes projektekkel kapcsolatban, és úgy érezte, hogy a hibaelhárítás időigényes lehet.

Könnyen érthető tanítási stílus, életszerű példák kóddal, a kezdők és a szakemberek számára egyaránt hasznos gyakorlatias témák, valamint a mélység és a naprakész technikák lefedettsége közötti jó egyensúly.

Néhány olvasó problémákkal szembesült a projektek megvalósításával, frusztrációt fejezve ki a hibaelhárítással és az egyes területek elavult tartalmával kapcsolatban, különösen a fejezetek közötti átmenetben.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Dive Into Data Science: Use Python to Tackle Your Toughest Business Challenges

Könyv tartalma:

Ismerje meg, hogyan használhatja az adattudományt és a Pythont a mindennapi üzleti problémák megoldására.

Merüljön el az adattudomány izgalmas világában ezzel a gyakorlati bevezetővel. Az alapvető készségekkel és hasznos példákkal teli Dive Into Data Science megmutatja, hogyan szerezzen, elemezzen és vizualizáljon adatokat, hogy kihasználhassa azok erejét a hétköznapi üzleti kihívások megoldására.

Mindössze a Python és a középiskolai matematika alapszintű ismereteivel könnyedén végig tudja majd dolgozni a könyvet, és elkezdheti az adattudomány alkalmazását a mindennapi munkájában. Egy kerékpármegosztó vállalat fejlesztésétől kezdve a weboldalakból való adatnyerésen át az ajánlórendszerek létrehozásáig felfedezheti, hogyan találhat és használhat adatvezérelt megoldásokat az üzleti döntések meghozatalához.

A tárgyalt témák között szerepel a feltáró adatelemzés elvégzése, az A/B tesztek futtatása, a bináris osztályozás elvégzése logisztikus regressziós modellek segítségével, valamint a gépi tanulási algoritmusok használata.

Megtanulja továbbá, hogyan:

⬤ Fogyasztói kereslet előrejelzése.

⬤ Marketingkampányok optimalizálása.

⬤ csökkentse a vásárlói lemorzsolódást.

⬤ Weboldal-forgalom előrejelzése.

⬤ Elkészítsen ajánlórendszereket.

Ezzel a gyakorlati útmutatóval a kezében használhatja a programozás, a matematikai elmélet és a jó öreg józan ész erejét, hogy olyan adatvezérelt megoldásokat találjon, amelyek változást hoznak. Ne várjon; vágjon bele!