Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym Bradford Tuckfield
- Autor:
- Bradford Tuckfield
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 280
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym
Czego się nauczysz?
- Eksploracyjnej analizy danych i wizualizacji z użyciem Matplotlib
- Obliczania statystyk zbiorczych i korelacji między zmiennymi
- Prognozowania popytu i trendów za pomocą regresji liniowej i wielorakiej
- Oczyszczania i przygotowywania danych do analizy
- Przeprowadzania testów hipotez i porównywania grup (test t, próby losowe)
- Realizowania testów A/B i interpretowania wyników eksperymentów
- Optymalizacji kampanii marketingowych z wykorzystaniem modelu mistrz-pretendent
- Minimalizowania odpływu klientów poprzez klasyfikację binarną i modele LPM
- Przewidywania wyników binarnych za pomocą regresji logistycznej
- Stosowania algorytmów uczenia nadzorowanego: k-NN, drzewa decyzyjne, lasy losowe, sieci neuronowe
- Wykorzystywania klasteryzacji i innych metod uczenia nienadzorowanego w analizie biznesowej
- Automatycznego pozyskiwania danych z internetu (web scraping) i przetwarzania HTML z Beautiful Soup
- Budowania systemów rekomendacyjnych opartych na popularności i filtrowaniu kolaboratywnym
- Analizowania tekstu i wykrywania plagiatów z użyciem przetwarzania języka naturalnego (NLP, word2vec)
- Wykonywania analiz danych i zapytań w SQL oraz podstaw korzystania z języka R
- Tworzenia praktycznych rozwiązań data science dla realnych problemów biznesowych
Data science to nieocenione wsparcie w rozwoju biznesu i działaniach mających na celu poprawę wyników finansowych firmy. Pomaga naukowcom lepiej obserwować i rozumieć otaczający ich świat. Bywa też źródłem świetnej zabawy. Jako analityk danych staniesz się częścią branży, która ciągle rośnie i się rozwija, a to znaczy, że wyzwania, jakie napotkasz, będą coraz ciekawsze i bardziej ekscytujące. Musisz się tylko nauczyć pracować z danymi.
Dzięki tej książce dowiesz się, jak pozyskiwać, analizować i wizualizować dane, a potem używać ich do rozwiązywania problemów biznesowych. Wystarczy, że znasz podstawy Pythona i matematyki na poziomie liceum, aby zacząć stosować naukę o danych w codziennej pracy. Znajdziesz tu szereg praktycznych i zrozumiałych przykładów: od usprawniania działalności wypożyczalni rowerów, poprzez wyodrębnianie danych z witryn internetowych, po budowę systemów rekomendacyjnych. Poznasz rozwiązania oparte na danych, przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych. Nauczysz się korzystać z eksploracyjnej analizy danych, przeprowadzać testy A/B i klasyfikację binarną, a także używać algorytmów uczenia maszynowego.
Sprawdź, jak w prosty sposób:
- prognozować popyt
- optymalizować kampanie marketingowe
- ograniczać odpływ klientów
- przewidywać ruch w witrynie internetowej
- budować systemy rekomendacyjne
Data science dla biznesu: czarna magia? Nie z Pythonem!
Wybrane bestsellery
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@ebookpoint.pl
Książka drukowana

Oceny i opinie klientów: Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym Bradford Tuckfield
(1)-
6
-
5
-
4
-
3
-
2
-
1
6.0(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)