Vítáme Vás, můžete se přihlásit nebo vytvořit účet.

Cart

product (empty)

Košík je prázdný

Zboží celkem: 0 Kč

Termín obdržení zásilky
Česká pošta	Pondělí 13.01
PPL	Pondělí 13.01
Osobní odběr	Úterý 14.01
Termíny jsou pouze orientační a mohou se lišit podle zvoleného typu platby. O Průběhu zásilky Vás budeme informovat e-mailem.
Při nákupu většího množství produktů negarantujeme dodání do zobrazeného data

Język R i analiza danych w praktyce w.2

6 %

547 Kč 582 Kč

Odesíláme do 3 až 5 dní

Sleva až 70% u třetiny knih

Popis knihy

Analiza danych albo nauka o danych jest interdyscyplinarną dziedziną, dzięki której hipotezy i dane przekształca się w zrozumiałe przewidywania. Predykcyjna analiza danych przynosi wymierne korzyści w wielu dziedzinach, od polityki począwszy, a na udzielaniu kredytów skończywszy. Osobą odpowiedzialną za tę magię jest analityk danych - człowiek, który zbiera i przygotowuje dane, wybiera technikę modelowania, pisze kod, weryfikuje wyniki swojej pracy, wreszcie komunikuje je interesariuszom. Jak widać, profesja analityka danych jest wyjątkowo atrakcyjna i wyjątkowo wymagająca. Aby określić umiejętności praktyczne wymagane w zawodzie analityka danych, najlepiej prześledzić realizacje konkretnych projektów z wykorzystaniem rzeczywistych danych.

Ta książka jest samouczkiem prezentującym praktyczne aspekty dziesiątek technik, które wykorzystują profesjonalni analitycy danych. Główny nacisk autorzy położyli na zadania: ich zaplanowanie, przygotowanie, realizację i prezentację wyników. Dzięki praktycznemu podejściu z tej pozycji skorzystają zarówno analitycy biznesowi, jak i badacze danych. Pokazano tu, w jakich przypadkach i w jaki sposób należy stosować techniki statystyczne oraz metody uczenia maszynowego. W każdym rozdziale omówiono nowe narzędzia w kontekście rzeczywistych, praktycznych projektów. W rezultacie powstał potężny zbiór przydatnych ćwiczeń napisanych w języku R, opatrzonych wartościowymi wskazówkami, komentarzami i podpowiedziami.

W książce między innymi:

zasady zarządzania procesem analizy danych
zadania analityka danych
przekształcanie danych w celu przygotowania ich do analizy
techniki statystyczne i metody uczenia maszynowego w języku R
zaawansowane metody modelowania
tajniki skutecznego prezentowania wyników analiz

R: jesteś gotów na właściwe wyniki analizy danych?