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Data smart: usando Data Science para transformar informação em insight, de Foreman, John W.. Starling Alta Editora E Consultoria Eireli, capa mole em português, 2016

O que você precisa saber sobre este produto

  • Ano de publicação: 2016
  • Capa do livro: Mole
  • Gênero: Computadores e tecnologia.
  • Subgênero: Computadores.
  • Número de páginas: 448.
  • Dimensões: 160 mm largura x 230 mm altura.
  • Peso: 450 g.
  • ISBN: 9788550800219.
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Características do produto

Características principais

Título do livro
Data smart
Subtítulo do livro
usando Data Science para transformar informação em insight
Autor
Foreman, John W.
Idioma
Português
Editora do livro
Starling Alta Editora E Consultoria Eireli
Capa do livro
Mole
Ano de publicação
2016

Outras características

Quantidade de páginas
448
Altura
230 mm
Largura
160 mm
Peso
450 g
Gênero do livro
Informática e tecnologia
Subgêneros do livro
Computadores
ISBN
9788550800219

Descrição

A maioria das pessoas está tratando o data science de forma errada. Veja como fazer corretamente.Não quero te desiludir, mas os cientistas de dados não são feiticeiros místicos usuários da arte da magia. Data science é algo que você pode fazer. De verdade. Este livro mostra técnicas significativas, como elas funcionam, como usá-las, e como elas trazem benefícios para o seu negócio, seja ele pequeno ou grande. Não é apenas trabalhar com códigos ou tecnologias de base de dados. É transformar seus dados brutos em insight para que você possa operá-los da forma mais rápida e prática possível. Erga as mangas e vamos lá.Relaxe - é apenas uma planilhaVocê poderá baixar, no arquivo de apoio, as planilhas de cada capítulo, e acompanhar:• O uso da inteligência artificial com o modelo linear geral, métodos ensemble e Naive Bayes• Agrupamentos com k-means, modularidade de gráfico e k-means esférico• Otimização matemática incluindo programação não-linear e algoritmos genéricos• O trabalho com dados de séries temporais e previsões com suavização exponencial• O uso da simulação Monte Carlo para quantificar ou endereçar o risco• A detecção de valores atípicos em únicas e múltiplas dimensões• A exploração da linguagem R voltada para data science.

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