![[Recenzja] Practical Time Series Analysis (Aileen Nielsen) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2560518/c1a-085k3-6z09pdpjiwm7-hgxwwa.jpg)
Show Notes
Practical Time Series Analysis (Aileen Nielsen)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492041653?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Time-Series-Analysis-Aileen-Nielsen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/time-series-data-analysis-a-comprehensive-guide-for/id1778820098?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Time+Series+Analysis+Aileen+Nielsen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492041653/
#inżynieriacechczasowych #modelestatystyczneprognozowania #walidacjachronologiczna #klasyfikacjaszeregówczasowych #uczeniegłębokiedlasygnałów #PracticalTimeSeriesAnalysis
Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning Aileen Nielsen to praktyczny podręcznik analizy szeregów czasowych, opublikowany przez O’Reilly Media. Książka dotyczy danych rejestrowanych w kolejnych momentach czasu, takich jak pomiary czujników, dane zdrowotne, aktywność usług cyfrowych czy wskaźniki miejskie. Jej celem nie jest wyłącznie przedstawienie klasycznej teorii prognozowania. Autorka łączy podstawy statystycznego rozumienia dynamiki danych z metodami uczenia maszynowego i sieciami głębokimi. Omawia drogę od rozpoznania struktury szeregu i przygotowania danych, przez konstruowanie cech oraz wybór modelu, aż po ocenę jakości prognoz i klasyfikacji. Ważną cechą publikacji jest równoległe uwzględnienie języków R i Python, dzięki czemu czytelnik może odnieść idee do popularnych narzędzi analitycznych. To książka techniczna, lecz nastawiona na zastosowanie. Nie zastępuje zaawansowanego traktatu z ekonometrii ani teorii procesów stochastycznych, ale daje szeroką, uporządkowaną mapę problemów spotykanych podczas pracy z danymi czasowymi.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492041653?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Time-Series-Analysis-Aileen-Nielsen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/time-series-data-analysis-a-comprehensive-guide-for/id1778820098?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Time+Series+Analysis+Aileen+Nielsen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492041653/
#inżynieriacechczasowych #modelestatystyczneprognozowania #walidacjachronologiczna #klasyfikacjaszeregówczasowych #uczeniegłębokiedlasygnałów #PracticalTimeSeriesAnalysis
Practical Time Series Analysis: Prediction with Statistics and Machine Learning Aileen Nielsen to praktyczny podręcznik analizy szeregów czasowych, opublikowany przez O’Reilly Media. Książka dotyczy danych rejestrowanych w kolejnych momentach czasu, takich jak pomiary czujników, dane zdrowotne, aktywność usług cyfrowych czy wskaźniki miejskie. Jej celem nie jest wyłącznie przedstawienie klasycznej teorii prognozowania. Autorka łączy podstawy statystycznego rozumienia dynamiki danych z metodami uczenia maszynowego i sieciami głębokimi. Omawia drogę od rozpoznania struktury szeregu i przygotowania danych, przez konstruowanie cech oraz wybór modelu, aż po ocenę jakości prognoz i klasyfikacji. Ważną cechą publikacji jest równoległe uwzględnienie języków R i Python, dzięki czemu czytelnik może odnieść idee do popularnych narzędzi analitycznych. To książka techniczna, lecz nastawiona na zastosowanie. Nie zastępuje zaawansowanego traktatu z ekonometrii ani teorii procesów stochastycznych, ale daje szeroką, uporządkowaną mapę problemów spotykanych podczas pracy z danymi czasowymi.
