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Titre original :
Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R, Second Edition
Contenu du livre :
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR L'ANALYSE COMMERCIALE
L'apprentissage automatique, également connu sous le nom de data mining ou data analytics, est un élément fondamental de la science des données. Il est utilisé par les organisations dans une grande variété de domaines pour transformer les données brutes en informations exploitables.
Machine Learning for Business Analytics : Concepts, techniques et applications en R fournit une introduction complète et une vue d'ensemble de cette méthodologie. Ce manuel à succès couvre les algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour la prédiction, la classification, la visualisation, la réduction des dimensions, l'exploration de règles, les recommandations, le regroupement, l'exploration de texte, l'expérimentation et l'analyse de réseau. Avec des exercices pratiques et des études de cas réels, il aborde également les questions de gestion et d'éthique pour une utilisation responsable des techniques d'apprentissage automatique.
Il s'agit de la deuxième édition R de Machine Learning for Business Analytics. Cette édition comprend également :
⬤ Un nouveau co-auteur, Peter Gedeck, qui apporte plus de 20 ans d'expérience dans l'apprentissage automatique utilisant R.
⬤ Un chapitre élargi centré sur la discussion des techniques d'apprentissage profond.
⬤ Un nouveau chapitre sur les techniques de retour d'expérience, y compris les tests A/B, la modélisation ascendante et l'apprentissage par renforcement.
⬤ Un nouveau chapitre sur la science des données responsable.
⬤ Des mises à jour et de nouveaux éléments basés sur les commentaires des enseignants de MBA, de Masters en Business Analytics et de programmes connexes, de cours de premier cycle, de diplômes et de cours exécutifs, ainsi que de leurs étudiants.
⬤ Un chapitre entier consacré à des études de cas pertinentes avec plus d'une douzaine de cas démontrant des applications pour les techniques d'apprentissage automatique.
⬤ Des exercices de fin de chapitre qui permettent aux lecteurs d'évaluer et d'approfondir leur compréhension et leur compétence du matériel présenté.
⬤ Un site web d'accompagnement avec plus de deux douzaines d'ensembles de données, et du matériel pédagogique comprenant des solutions d'exercices, des diapositives et des solutions d'études de cas.
Ce manuel est une ressource idéale pour les cours de niveau supérieur en science des données, en analyse prédictive et en analyse commerciale. Il constitue également une excellente référence pour les analystes, les chercheurs et les praticiens de la science des données qui travaillent avec des données quantitatives dans les domaines de la gestion, de la finance, du marketing, de la gestion des opérations, des systèmes d'information, de l'informatique et des technologies de l'information.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781119835172 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 688 |
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