Bewertung:
Derzeit gibt es keine Leserbewertungen. Die Bewertung basiert auf 5 Stimmen.
Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R, Second Edition
MASCHINELLES LERNEN FÜR UNTERNEHMENSANALYSEN
Maschinelles Lernen - auch bekannt als Data Mining oder Datenanalyse - ist ein grundlegender Bestandteil der Datenwissenschaft. Es wird von Unternehmen in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, um Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln.
Maschinelles Lernen für Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R bietet eine umfassende Einführung und einen Überblick über diese Methodik. Dieses Bestseller-Lehrbuch behandelt sowohl statistische als auch maschinelle Lernalgorithmen für Vorhersage, Klassifizierung, Visualisierung, Dimensionsreduktion, Rule Mining, Empfehlungen, Clustering, Text Mining, Experimente und Netzwerkanalyse. Neben praktischen Übungen und realen Fallstudien werden auch Management- und ethische Fragen für einen verantwortungsvollen Einsatz von maschinellen Lerntechniken erörtert.
Dies ist die zweite R-Ausgabe von Machine Learning for Business Analytics. Diese Ausgabe enthält außerdem:
⬤ Einen neuen Co-Autor, Peter Gedeck, der über 20 Jahre Erfahrung im maschinellen Lernen mit R mitbringt.
⬤ Ein erweitertes Kapitel, das sich auf die Diskussion von Deep-Learning-Techniken konzentriert.
⬤ Ein neues Kapitel über experimentelle Feedback-Techniken, einschließlich A/B-Tests, Uplift-Modellierung und Reinforcement Learning.
⬤ Ein neues Kapitel über verantwortungsvolle Datenwissenschaft.
⬤ Aktualisierungen und neues Material auf der Grundlage von Rückmeldungen von Dozenten, die MBA, Master in Business Analytics und verwandte Programme, Grund-, Diplom- und Führungskurse unterrichten, sowie von deren Studenten.
⬤ Ein ganzes Kapitel ist relevanten Fallstudien gewidmet mit mehr als einem Dutzend Fällen, die Anwendungen für die Techniken des maschinellen Lernens demonstrieren.
⬤ Übungen am Ende des Kapitels, die dem Leser helfen, sein Verständnis und seine Kompetenz in Bezug auf das vorgestellte Material zu überprüfen und zu erweitern.
⬤ Eine begleitende Website mit mehr als zwei Dutzend Datensätzen und Lehrermaterialien, einschließlich Übungslösungen, Folien und Falllösungen.
Dieses Lehrbuch ist eine ideale Ressource für Grund- und Aufbaustudiengänge in den Bereichen Data Science, Predictive Analytics und Business Analytics. Es ist auch ein hervorragendes Nachschlagewerk für Analysten, Forscher und Datenwissenschaftler, die mit quantitativen Daten in den Bereichen Management, Finanzen, Marketing, Operations Management, Informationssysteme, Informatik und Informationstechnologie arbeiten.
| ISBN: | 9781119835172 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 688 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
