Dezlănțuirea puterii datelor: Mineritul inovator de date cu Python

Dezlănțuirea puterii datelor: Mineritul inovator de date cu Python (Edward Franklin)

Titlul original:

Unleashing the Power of Data: Innovative Data Mining with Python

Conținutul cărții:

Sunteți gata să vă revoluționați înțelegerea datelor? Scufundați-vă în lumea dinamică a extragerii de date cu Python și deblocați un tezaur de informații care vă vor stimula luarea deciziilor.

În acest ghid inovator, veți porni într-o călătorie palpitantă prin arta de a extrage cunoștințe valoroase din seturi complexe de date. Fie că sunteți un cercetător de date experimentat, fie că abia vă începeți aventura analitică, această carte vă va permite să valorificați întregul potențial al Python pentru extragerea datelor.

Descoperiți secretele text mining-ului și ale analizei sentimentelor, unde veți descoperi tipare ascunse și sentimente îngropate în text nestructurat. De la zvonurile din social media la feedback-ul clienților, descoperiți pulsul maselor și elaborați strategii de afaceri informate care să aibă ecou.

Pătrundeți în domeniul captivant al recunoașterii și clasificării imaginilor, unde veți învăța cum să preprocesați imagini, să extrageți caracteristici și să construiți rețele neuronale convoluționale puternice. Fiți martor la puterea de transformare a IA pe măsură ce deblocați capacitatea de a analiza imagini, de a detecta obiecte și de a revoluționa industrii precum asistența medicală, conducerea autonomă și multe altele.

Stăpâniți arta analizei seriilor de timp și a previziunilor, dezlegând misterele ascunse în datele temporale. De la previziuni financiare la prognozarea cererii, valorificați puterea modelelor ARIMA și LSTM pentru a anticipa tendințele și a rămâne cu un pas înaintea jocului.

Dar lucrurile nu se opresc aici. Pătrundeți în lumea detecției fraudelor, a segmentării clienților și a sistemelor de recomandări personalizate, eliberând potențialul de a stimula profiturile și de a oferi experiențe excepționale utilizatorilor. Explorați considerentele etice și cele mai bune practici care stau la baza exploatării responsabile a datelor, asigurând corectitudinea, confidențialitatea și cercetarea reproductibilă.

Cu exemple de cod captivante, instrucțiuni pas cu pas și o multitudine de aplicații din lumea reală, această carte vă echipează cu abilitățile necesare pentru a cuceri peisajul condus de date. Pregătiți-vă să vă transformați afacerea, să vă elevați cariera și să faceți din date avantajul dvs. competitiv.

Nu fiți doar martor la revoluția datelor - conduceți-o. Achiziționați astăzi exemplarul dvs. din "Data Mining with Python" și deveniți un maestru al mineritului de date!

Alte date despre carte:

ISBN:9781778900471
Autor:
Editura:
Limbă:engleză
Legare:Copertă moale

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Păcăleli și răutăți Python cu NLP - Python Pranks and Mischief with NLP
Dezlănțuie-ți creativitatea poznașă cu Păcăleli și răutăți Python cu NLP de Dr. Edward...
Păcăleli și răutăți Python cu NLP - Python Pranks and Mischief with NLP
Cum să construiți un computer cuantic: Un ghid practic pentru pasionații și entuziaștii care doresc...
Sunteți interesat de calculul cuantic și doriți să...
Cum să construiți un computer cuantic: Un ghid practic pentru pasionații și entuziaștii care doresc să exploreze domeniul de ultimă oră al calculului cuantic. Lear - How to Build a Quantum Computer: A practical guide for hobbyists and enthusiasts who want to explore the cutting-edge field of quantum computing. Lear
Dezlănțuirea puterii datelor: Mineritul inovator de date cu Python - Unleashing the Power of Data:...
Sunteți gata să vă revoluționați înțelegerea...
Dezlănțuirea puterii datelor: Mineritul inovator de date cu Python - Unleashing the Power of Data: Innovative Data Mining with Python

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)