Machine Learning for Business Analytics
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Beschreibung
"Machine Learning for Business Analytics" von Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Mia L. Stephens, Muralidhara Anandamurthy und Nitin R. Patel bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen für Geschäftsanalysen mit JMP Pro®. In der zweiten Auflage dieses Buches werden Konzepte, Techniken und Anwendungen des maschinellen Lernens auf verständliche und ansprechende Weise präsentiert. Die Autoren nutzen konkrete Beispiele und Fallstudien, um sowohl neuen als auch erfahrenen Nutzern zu helfen, ihre Daten besser zu verstehen und geschäftliche Entscheidungen zu optimieren. Das Buch enthält aktualisierte Inhalte, die es nicht nur im Klassenzimmer nützlich machen, sondern auch als Referenz für Fachleute dienen. Es wurden vier neue Kapitel hinzugefügt, die Themen wie Text Mining und verantwortungsvolle Datenwissenschaft behandeln. Diese Ausgabe ist ideal für Studierende und Lehrende im Bereich Business Analytics sowie für Praktiker in datengesteuerten Branchen geeignet.
Produktdetails
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- paperback
- 134 Seiten
- Erschienen 2018
- Packt Publishing
- Kartoniert
- 386 Seiten
- Erschienen 2015
- O'Reilly and Associates
- Kartoniert
- 437 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer Vieweg
- Kartoniert
- 362 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Que
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 290 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- paperback
- 223 Seiten
- Erschienen 2021
- Sergios Karagiannakos
- Kartoniert
- 384 Seiten
- Erschienen 2016
- O'Reilly Media




