BOOKS - Data Analytics
Data Analytics - Juan J. Cuadrado-Gallego  PDF  BOOKS
ECO~20 kg CO²

2 TON

Views
14271

Telegram
 
Data Analytics
Author: Juan J. Cuadrado-Gallego
Format: PDF
File size: PDF 8.7 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
The book explains representative algorithms associated with different techniques from their theoretical foundations to their implementation and use with software tools.
Designed as a textbook for a Data Analytics Fundamentals course, it is divided into seven chapters to correspond with 16 weeks of lessons, including both theoretical and practical exercises. Each chapter is dedicated to a lesson, allowing readers to dive deep into each topic with detailed explanations and examples. Readers will learn the theoretical concepts and then immediately apply them to practical exercises to reinforce their knowledge. And in the lab sessions, readers will learn the ins and outs of the R environment and data science methodology to solve exercises with the R language. With detailed solutions provided for all examples and exercises, readers can use this book to study and master data analytics on their own. Whether you're a student, professional, or simply curious about data analytics, this book is a must-have for anyone looking to expand their knowledge in this exciting field.
The Plot:
In a world where technology is rapidly evolving, it is crucial to understand the process of technological advancements and its impact on humanity.
В книге объясняются репрезентативные алгоритмы, связанные с различными методами, от их теоретических основ до их реализации и использования с программными инструментами.
Разработанный в качестве учебника для курса «Основы аналитики данных», он состоит из семи глав, которые соответствуют 16-недельным урокам, включая как теоретические, так и практические упражнения. Каждая глава посвящена уроку, позволяя читателям глубоко погрузиться в каждую тему с подробными пояснениями и примерами. Читатели изучат теоретические концепции, а затем сразу же применят их на практических занятиях для подкрепления своих знаний. А на лабораторных занятиях читатели изучат подноготную среды R и методологию науки о данных, чтобы решить упражнения с языком R. С помощью подробных решений, предоставленных для всех примеров и упражнений, читатели могут использовать эту книгу для самостоятельного изучения и анализа основных данных. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, профессионалом или просто интересуетесь аналитикой данных, эта книга является обязательной для всех, кто хочет расширить свои знания в этой захватывающей области.
Сюжет:
В мире, где технологии быстро развиваются, крайне важно понимать процесс технологического прогресса и его влияние на человечество.
livre explique les algorithmes représentatifs associés à différentes méthodes, de leurs bases théoriques à leur mise en œuvre et leur utilisation avec des outils logiciels.
Conçu comme un manuel pour le cours « Bases de données analytiques », il se compose de sept chapitres qui correspondent à 16 semaines de cours, y compris des exercices théoriques et pratiques. Chaque chapitre est consacré à une leçon, permettant aux lecteurs de s'immerger profondément dans chaque sujet avec des explications détaillées et des exemples. s lecteurs apprendront les concepts théoriques, puis les appliqueront immédiatement dans des exercices pratiques pour renforcer leurs connaissances. Et dans les cours de laboratoire, les lecteurs étudieront l'environnement R et la méthodologie de la science des données pour résoudre les exercices avec le langage R. Grâce à des solutions détaillées fournies pour tous les exemples et exercices, les lecteurs peuvent utiliser ce livre pour étudier et analyser eux-mêmes les données de base. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement intéressé par l'analyse de données, ce livre est un must pour tous ceux qui veulent élargir leurs connaissances dans ce domaine passionnant.
Histoire :
Dans un monde où la technologie évolue rapidement, il est essentiel de comprendre le processus de progrès technologique et son impact sur l'humanité.
libro explica algoritmos representativos relacionados con diferentes métodos, desde sus fundamentos teóricos hasta su implementación y uso con herramientas de software.
Desarrollado como un tutorial para el curso «Fundamentos de Análisis de Datos», consta de siete capítulos que corresponden a lecciones de 16 semanas, incluyendo ejercicios tanto teóricos como prácticos. Cada capítulo está dedicado a la lección, permitiendo a los lectores sumergirse profundamente en cada tema con explicaciones y ejemplos detallados. lectores aprenderán conceptos teóricos y luego los aplicarán de inmediato en clases prácticas para reforzar sus conocimientos. Y en las clases de laboratorio, los lectores aprenderán el entorno de R y la metodología de la ciencia de datos para resolver los ejercicios con el lenguaje R. A través de soluciones detalladas proporcionadas para todos los ejemplos y ejercicios, los lectores pueden usar este libro para autoexplorarse y analizar datos básicos. Ya sea que seas estudiante, profesional o simplemente te interese la analítica de datos, este libro es obligatorio para cualquier persona que quiera ampliar sus conocimientos en este apasionante campo.
Argumento:
En un mundo donde la tecnología evoluciona rápidamente, es fundamental comprender el proceso de progreso tecnológico y su impacto en la humanidad.
O livro explica algoritmos representativos associados a diferentes métodos, desde suas bases teóricas até sua implementação e utilização com ferramentas de software.
Desenvolvido como um tutorial para o curso «Fundamentos de análise de dados», ele consiste em sete capítulos que correspondem a aulas de 16 semanas, incluindo exercícios teóricos e práticos. Cada capítulo é dedicado a uma aula, permitindo aos leitores mergulhar profundamente em cada tema com explicações e exemplos detalhados. Os leitores vão estudar os conceitos teóricos e depois aplicá-los imediatamente em aulas práticas para reforçar seus conhecimentos. E nas aulas de laboratório, os leitores vão estudar o ambiente de R e a metodologia da ciência de dados para resolver exercícios com a linguagem R. Através de soluções detalhadas fornecidas para todos os exemplos e exercícios, os leitores podem usar este livro para estudar e analisar dados básicos de forma independente. Independentemente de você ser um estudante, um profissional ou apenas se interessar em análise de dados, este livro é obrigatório para todos aqueles que querem expandir seus conhecimentos nesta área emocionante.
Trama:
Em um mundo em que a tecnologia evolui rapidamente, é fundamental compreender o processo de progresso tecnológico e seus efeitos na humanidade.
Das Buch erklärt repräsentative Algorithmen, die mit verschiedenen Methoden verbunden sind, von ihren theoretischen Grundlagen über ihre Implementierung bis hin zur Verwendung mit Software-Tools. Es wurde als hrbuch für den Kurs „Grundlagen der Datenanalyse“ entwickelt und besteht aus sieben Kapiteln, die dem 16-wöchigen Unterricht entsprechen, einschließlich theoretischer und praktischer Übungen. Jedes Kapitel ist einer ktion gewidmet, so dass die ser mit detaillierten Erklärungen und Beispielen tief in jedes Thema eintauchen können. Die ser lernen theoretische Konzepte und wenden sie dann sofort in praktischen Übungen an, um ihr Wissen zu verstärken. Und in Laborklassen lernen die ser die Besonderheiten der R-Umgebung und der Data Science-Methodik kennen, um Übungen mit der R-Sprache zu lösen. Mit detaillierten Lösungen, die für alle Beispiele und Übungen bereitgestellt werden, können die ser dieses Buch verwenden, um die zugrunde liegenden Daten selbst zu studieren und zu analysieren. Egal, ob e Student, Profi oder einfach nur an Datenanalyse interessiert sind, dieses Buch ist ein Muss für alle, die ihr Wissen in diesem spannenden Bereich erweitern möchten.
Handlung:
In einer Welt, in der sich die Technologie schnell entwickelt, ist es äußerst wichtig, den Prozess des technologischen Fortschritts und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen.
''
Kitap, teorik temellerinden yazılım araçlarıyla uygulanmasına ve kullanılmasına kadar çeşitli yöntemlerle ilgili temsili algoritmaları açıklamaktadır.
Veri Analitiğinin Temelleri dersi için bir öğretici olarak tasarlanan ders, hem teorik hem de pratik alıştırmalar dahil olmak üzere 16 haftalık derslere karşılık gelen yedi bölümden oluşmaktadır. Her bölüm bir derse odaklanır ve okuyucuların ayrıntılı açıklamalar ve örneklerle her konuyu derinlemesine incelemelerini sağlar. Okuyucular teorik kavramları öğrenecek ve daha sonra bilgilerini güçlendirmek için bunları hemen pratik alıştırmalara uygulayacaklardır. Ve laboratuar oturumlarında, okuyucular R dili egzersizlerini çözmek için R ortamının ve veri bilimi metodolojisinin giriş ve çıkışlarını öğreneceklerdir. Tüm örnekler ve alıştırmalar için sağlanan ayrıntılı çözümlerle, okuyucular bu kitabı temel verileri kendileri keşfetmek ve analiz etmek için kullanabilirler. İster öğrenci, profesyonel veya sadece veri analitiği ile ilgileniyor olun, bu kitap bu heyecan verici alanda bilgilerini genişletmek isteyen herkes için bir zorunluluktur. Teknolojinin hızla ilerlediği bir dünyada, teknolojik ilerleme sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak kritik öneme sahiptir.
يشرح الكتاب الخوارزميات التمثيلية المتعلقة بأساليب مختلفة، من أسسها النظرية إلى تنفيذها واستخدامها مع أدوات البرمجيات.
تم تصميمه كدروس تعليمية لدورة أساسيات تحليل البيانات، ويتكون من سبعة فصول تتوافق مع 16 أسبوعًا من الدروس، بما في ذلك التمارين النظرية والعملية. يركز كل فصل على درس، مما يسمح للقراء بالتعمق في كل موضوع مع شروح وأمثلة مفصلة. سيتعلم القراء المفاهيم النظرية ثم يطبقونها على الفور في تمارين عملية لتعزيز معرفتهم. وفي جلسات المختبر، سيتعلم القراء خصوصيات وعموميات بيئة R ومنهجية علوم البيانات لحل تمارين لغة R. مع الحلول التفصيلية المقدمة لجميع الأمثلة والتمارين، يمكن للقراء استخدام هذا الكتاب لاستكشاف البيانات الأساسية وتحليلها بأنفسهم. سواء كنت طالبًا أو محترفًا أو مهتمًا ببساطة بتحليلات البيانات، فإن هذا الكتاب أمر لا بد منه لأي شخص يتطلع إلى توسيع معرفته في هذا المجال المثير.
قصة:
في عالم تتقدم فيه التكنولوجيا بسرعة، فإن فهم عملية التقدم التكنولوجي وتأثيرها على البشرية أمر بالغ الأهمية.

You may also be interested in:

Learn Data Analytics For Beginners Data Analyst, Deep Learning, Neural Network, Python Data Analytics
Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript Beginners Guide to Learn Data Analytics, Predictive Analytics and Data Science with Python Programming
Big data A Guide to Big Data Trends, Artificial Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Internet of Things, Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, and Data Mining
Practical Data Science with Hadoop and Spark: Designing and Building Effective Analytics at Scale (Addison-Wesley Data and Analytics)
Video Data Analytics for Smart City Applications: Methods and Trends (IoT and Big Data Analytics)
Data Analytics Principles, Tools, and Practices A Complete Guide for Advanced Data Analytics Using the Latest Trends, Tools
Data Analytics: Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Data Analytics Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS: Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources (English Edition)
Modern Data Analytics in Excel: Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics
Modern Data Analytics in Excel Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics
Modern Data Analytics in Excel Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics
Big Data and Analytics The key concepts and practical applications of Big Data analytics
Data Analytics in the AWS Cloud: Building a Data Platform for BI and Predictive Analytics on AWS
Big Data and Analytics The key concepts and practical applications of Big Data analytics
Getting Started with DuckDB: A practical guide for accelerating your data science, data analytics, and data engineering workflows
Hands-On Data Preprocessing in Python: Learn how to effectively prepare data for successful data analytics
Essential Data Analytics, Data Science, and AI A Practical Guide for a Data-Driven World
It|s All Analytics, Part III: The Applications of AI, Analytics, and Data Science (It|s All Analytics, 3)
Python for Data Analytics A Beginners Guide for Learning Python Data Analytics from A-Z
Augmented Analytics: Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (Final Release)
Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python (FT Press Analytics)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (Final Release)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (3rd Early Release)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (3rd Early Release)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (3rd Early Release)
Data Analytics for Absolute Beginners: Make Decisions Using Every Variable: (Introduction to Data, Data Visualization, Business Intelligence and Machine … Science, Python and Statistics for Begi
Programming Skills for Data Science Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R (Addison-Wesley Data & Analytics Series) 1st Edition - Fiunal
Applications of Emerging Technologies and AI ML Algorithms: International Conference on Data Analytics in Public Procurement and Supply Chain (ICDAPS2022) (Asset Analytics)
Big Data Governance Modern Data Management Principles for Hadoop, NoSQL & Big Data Analytics
Business Intelligence An Essential Beginner’s Guide to BI, Big Data, Artificial Intelligence, Cybersecurity, Machine Learning, Data Science, Data Analytics, Social Media and Internet Marketing
Data Analytics and Machine Learning: Navigating the Big Data Landscape (Studies in Big Data, 145)
Data Analytics and AI (Data Analytics Applications)
Big Data Management Data Governance Principles for Big Data Analytics, 1st Edition
Real-Time Data Analytics for Large Scale Sensor Data Volume Six
Analytics in a Big Data World The Essential Guide to Data Science and its Applications