ilosc: 0 szt. suma: 0,00 zł
Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy
John W. Foreman
Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
,Nauka o danych, znana również pod nazwą data science, jest stosunkowo nową, interdyscyplinarną dziedziną, zajmującą się różnymi technikami analizy danych, ich implementacją i wykorzystywaniem do różnych celów. Zalety nauki o danych doceniają specjaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania i osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Tak naprawdę ta dziedzina nie koncentruje się na kodowaniu i bazach danych, ale raczej na metodach wyłuskiwania z danych najróżniejszych cennych informacji. Wartość tej wiedzy niejednokrotnie okazuje się ogromna.
Niniejsza książka jest przystępnym wprowadzeniem do nauki o danych. Jest przeznaczona dla osób, które chcą stosować techniki analizy danych w biznesie. Te techniki, opisane na podstawie praktycznych przypadków, to m.in. optymalizacja, prognozowanie i symulacja, a także sztuczna inteligencja, teoria grafów, analiza skupień i wykrywanie anomalii. Dzięki tej książce nie tylko zrozumiesz zasady analizowania danych, ale także nauczysz się wybierać technikę właściwą do rozwiązania danego problemu. Poznasz też techniki pracy z prototypami. Co ciekawe, niemal wszystkie opisane tu metody zostały zaprezentowane w arkuszu kalkulacyjnym.
W książce opisano m.in.
- optymalizację za pomocą programowania liniowego i całkowitoliczbowego
- szereg czasowy, wykrywanie trendów i wahań sezonowych
- przewidywanie za pomocą wygładzania wykładniczego
- metodę symulacji Monte Carlo
- test Tukeya i lokalne czynniki odstające
- język R — zaawansowane techniki analizy danych
Wyciśnij z danych każdą kroplę wiedzy!
John W. Foreman — jest głównym analitykiem danych w MailChimp.com. Udziela również porad dotyczących analizy danych takim podmiotom jak Coca-Cola czy Intercontinental Hotels, a także oraz amerykańskim agendom rządowym, włączając w to DoD, IRS, DHS i FBI. Często wygłasza prelekcje o rozwiązaniach analitycznych w biznesie.
| Księgarnia internetowa "booknet.net.pl" ul.Kaliska 12 98-300 Wieluń |
Godziny otwarcia: pon-pt: 9.00-17.00 w soboty 9.00-13.00 |
Dane kontaktowe: tel: 43 843 1991fax: 68 380 1991 e-mail: info@booknet.net.pl
|
