Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha slúži ako prehľad rôznych nástrojov na analýzu údajov, ale chýba jej hĺbka a zrozumiteľnosť. Môže byť vhodná pre začiatočníkov, ale je nedostatočná pre tých, ktorí chcú získať komplexné znalosti alebo praktické zručnosti.
Výhody:Môže byť vhodná pre odborníkov, ktorí sa nezaoberajú dátovou analytikou a hľadajú všeobecnú predstavu o nástrojoch; pokrýva celý rad tém.
Nevýhody:⬤ Priemerná podrobnosť kapitol
⬤ zlé formátovanie
⬤ povrchné spracovanie R a Pythonu
⬤ chýba dôležitý obsah, ako napríklad pokrytie R Studia
⬤ sporné príklady, ktoré nerešpektujú obvyklé konvencie.
(na základe 1 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Introduction to Data Mining and Analytics
Obsah knihy:
Data Mining and Analytics poskytuje široký a interaktívny prehľad o rýchlo sa rozvíjajúcej oblasti. Exponenciálne rastúce tempo generovania údajov vytvára zodpovedajúcu potrebu odborníkov, ktorí dokážu efektívne spracovať ich ukladanie, analýzu a prevod. Vďaka dvojitému zameraniu na koncepty a operácie tento text obsahuje kompletný návod, ako na to, a je vynikajúcim zdrojom informácií pre každého, kto uvažuje o tejto oblasti.
Na maximálne využitie tohto zdroja nie sú potrebné žiadne skúsenosti s programovaním. Prípadové štúdie a praktické aktivity zahŕňajú reálne súbory údajov a umožňujú študentom precvičiť si nové zručnosti. Naša cloudová pracovná plocha integruje populárne nástroje na dolovanie údajov, vďaka čomu študenti získajú cenné poznatky o štandardných priemyselných aplikáciách.
Po definovaní pojmov dolovanie údajov a strojové učenie sa v časti Dolovanie údajov a analýza venuje typom databáz, ich významu a popularite a trendom, ktoré ovplyvňujú ich používanie. Skúma sa význam vizualizácie údajov na komunikačné účely, ako aj procesy čistenia, zhlukovania a klasifikácie údajov. Excel, SQL, NoSQL, Python a programovanie v R sú podrobne spracované a doplnené praktickými cvičeniami. Operácie, ktorými sa zaoberali predchádzajúce kapitoly, dostávajú reálny kontext prostredníctvom praktickej aplikácie na aktuálnu problematiku "veľkých dát" a dolovania textových a obrazových údajov. Text sa uzatvára opisom krokov analytika od plánovania až po realizáciu, čím sa zabezpečí, že čitatelia získajú technické know-how na spustenie, vedenie alebo podporu dátového projektu na pracovisku.
