SOWA OPAC : Katalog księgozbioru Biblioteki Akademii Bialskiej im. Jana Pawła II

2 wyniki

Książka

W koszyku

oceń

Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel / John Walkenbach, Michael Alexander ; [tłumaczenie: Adam Bąk]. - Wydanie II - Gliwice : Helion, copyright 2014. - 416 stron : ilustracje, mapy, wykresy ; 24 cm.

(Vademecum Walkenbacha)

Autor

Alexander Michael (1972- ) Walkenbach John Bąk Adam

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych

Temat

Analiza danych Excel

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Słowo kluczowe: analiza danych analityka biznesowa pulpit menedżerski prezentacja danych Excel

Indeks.

Dzięki tej książce dowiesz się, jak wyłuskać najistotniejsze informacje z morza danych. W trakcie lektury nauczysz się błyskawicznie przygotowywać raporty oraz prezentacje. Przekonasz się, że tabele przestawne wcale nie muszą być takie straszne, oraz zobaczysz najlepsze techniki prezentacji tendencji czy oceny efektywności w realizacji celów. Kolejne wydanie książki zostało zaktualizowane, ulepszone i rozszerzone o mnóstwo nowych, przydatnych wiadomości. Dowiesz się, jak importować dane z bazy SQL Server oraz jak wykorzystać możliwości dodatku Power View. Książka ta jest idealną pozycją dla tonących w gąszczu danych!

Książka

W koszyku

oceń

Autor

Müller Andreas C. Guido Sarah Sternik Michał

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych

Temat

Data science Programowanie (informatyka) Python (język programowania) Uczenie maszynowe

Gatunek

Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Słowo kluczowe: Python uczenie maszynowe dane tekstowe algorytm

W książce także ISBN oryginału.

Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych. Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badaczy i analityków danych oraz inżynierów pracujących nad aplikacjami komercyjnymi. Zagadnienia matematyczne ograniczono tu do niezbędnego minimum, zamiast tego skoncentrowano się na praktycznych aspektach algorytmów uczenia maszynowego. Dokładnie opisano, jak konkretnie można skorzystać z szerokiej gamy modeli zaimplementowanych w dostępnych bibliotekach.

dostępna w czytelni

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka Główna. Wypożyczalnie

Wszystkie egzemplarze są obecnie wypożyczone: sygn. 21119.XV.3 [Wypożyczalnia C] (1 egz.)

Biblioteka Główna. Czytelnie

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 21118.XV.3 [Czytelnia C] (1 egz.)