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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