Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha slouží jako přehled různých nástrojů pro analýzu dat, ale chybí jí hloubka a srozumitelnost. Může být vhodná pro začátečníky, ale nestačí pro ty, kteří chtějí získat komplexní znalosti nebo praktické dovednosti.
Klady:Může být vhodná pro nepraktikující odborníky v oblasti datové analýzy, kteří hledají obecnou představu o nástrojích; pokrývá řadu témat.
Zápory:⬤ Průměrná podrobnost kapitol
⬤ špatné formátování
⬤ povrchní zpracování R a Pythonu
⬤ chybí důležitý obsah, jako je pokrytí R Studia
⬤ sporné příklady, které nerespektují obvyklé konvence.
(na základě 1 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Introduction to Data Mining and Analytics
Obsah knihy:
Data Mining and Analytics poskytuje široký a interaktivní přehled o rychle se rozvíjejícím oboru. Exponenciálně rostoucí rychlost generování dat vytváří odpovídající potřebu odborníků, kteří by dokázali efektivně zpracovávat jejich ukládání, analýzu a převod. Díky dvojímu zaměření na koncepty a operace obsahuje tento text kompletní návod, jak na to, a je vynikajícím zdrojem informací pro každého, kdo o tomto oboru uvažuje.
Pro maximální využití tohoto zdroje nejsou nutné žádné zkušenosti s programováním. Případové studie a praktické aktivity zahrnují reálné datové soubory a umožňují studentům procvičit si nové dovednosti. Naše cloudová pracovní plocha integruje populární nástroje pro dolování dat, což studentům poskytuje cenné seznámení se standardními průmyslovými aplikacemi.
Po vymezení pojmů dolování dat a strojové učení se v části Data Mining and Analytics věnuje typům databází, jejich významu a popularitě a trendům, které ovlivňují jejich používání. Zkoumá se význam vizualizace dat pro komunikační účely, stejně jako procesy čištění dat, shlukování a klasifikace. Excel, SQL, NoSQL, Python a programování v R jsou podrobně zpracovány a doplněny praktickými cvičeními. Operace popsané v předchozích kapitolách dostávají reálný kontext prostřednictvím praktické aplikace na aktuální problematiku "velkých dat" a vytěžování textových a obrazových dat. V závěru textu jsou popsány kroky analytika od plánování až po realizaci, čímž je zajištěno, že čtenáři získají technické know-how pro zahájení, vedení nebo podporu datového projektu na pracovišti.
