![[Recenzja] Applied Predictive Analytics (Dean Abbott) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2554149/c1a-085k3-xxmgjpqdh651-rmiz64.jpg)
Show Notes
Applied Predictive Analytics (Dean Abbott)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1118727967?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Applied-Predictive-Analytics-Dean-Abbott.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/real-time-data-and-analytics-building-fast-reliable/id1759128266?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Applied+Predictive+Analytics+Dean+Abbott+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1118727967/
#definiowanieproblemubiznesowego #przygotowaniedanych #dobórmodelipredykcyjnych #walidacjainadmiernedopasowanie #wdrożeniemodelupredykcyjnego #AppliedPredictiveAnalytics
Applied Predictive Analytics: Principles and Techniques for the Professional Data Analyst Deana Abbotta to praktyczny podręcznik analityki predykcyjnej, opublikowany w 2014 roku. Książka należy do literatury zawodowej na pograniczu analizy danych, statystyki i zarządzania. Jej głównym celem nie jest wyłącznie przedstawienie algorytmów, lecz pokazanie, jak przeprowadzać kompletny projekt predykcyjny, od zdefiniowania problemu biznesowego po ocenę użyteczności modelu. Abbott traktuje analitykę predykcyjną jako proces przekształcania dużych zbiorów danych w informacje, które mogą wspierać konkretne decyzje organizacyjne. Wyjaśnia zarówno naukowe podstawy modelowania, jak i praktyczne reguły wynikające z doświadczenia analityka. Układ książki jest podporządkowany kolejnym etapom realizacji projektu, a nie prostemu katalogowi metod. Dzięki temu czytelnik widzi zależności między jakością danych, wyborem techniki, walidacją wyników i wdrożeniem. Autor korzysta z przykładów oraz studiów przypadków, a materiały towarzyszące obejmują zbiory danych i wersję próbną oprogramowania. Publikacja jest adresowana przede wszystkim do analityków danych oraz menedżerów technicznie przygotowanych do pracy z danymi.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1118727967?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Applied-Predictive-Analytics-Dean-Abbott.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/real-time-data-and-analytics-building-fast-reliable/id1759128266?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Applied+Predictive+Analytics+Dean+Abbott+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1118727967/
#definiowanieproblemubiznesowego #przygotowaniedanych #dobórmodelipredykcyjnych #walidacjainadmiernedopasowanie #wdrożeniemodelupredykcyjnego #AppliedPredictiveAnalytics
Applied Predictive Analytics: Principles and Techniques for the Professional Data Analyst Deana Abbotta to praktyczny podręcznik analityki predykcyjnej, opublikowany w 2014 roku. Książka należy do literatury zawodowej na pograniczu analizy danych, statystyki i zarządzania. Jej głównym celem nie jest wyłącznie przedstawienie algorytmów, lecz pokazanie, jak przeprowadzać kompletny projekt predykcyjny, od zdefiniowania problemu biznesowego po ocenę użyteczności modelu. Abbott traktuje analitykę predykcyjną jako proces przekształcania dużych zbiorów danych w informacje, które mogą wspierać konkretne decyzje organizacyjne. Wyjaśnia zarówno naukowe podstawy modelowania, jak i praktyczne reguły wynikające z doświadczenia analityka. Układ książki jest podporządkowany kolejnym etapom realizacji projektu, a nie prostemu katalogowi metod. Dzięki temu czytelnik widzi zależności między jakością danych, wyborem techniki, walidacją wyników i wdrożeniem. Autor korzysta z przykładów oraz studiów przypadków, a materiały towarzyszące obejmują zbiory danych i wersję próbną oprogramowania. Publikacja jest adresowana przede wszystkim do analityków danych oraz menedżerów technicznie przygotowanych do pracy z danymi.
