Data Science and Machine Learning Engineering : Statistical Learning, Predictive Analytics, Optimization Algorithms, Deep Learning, and Python Applications
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Mai 2026, 2026
- Tapa blanda
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N° de ref. del artículo 9798199240208
- Título
- Data Science and Machine Learning Engineering : Statistical Learning, Predictive Analytics, Optimization Algorithms, Deep Learning, and Python Applications
- Autor
- Ajai Kumar Medhavi
- Editorial
- Independently Published Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798199240208
- Peso del artículo
- 880 gramos
- Dimensiones
- 279x216x20 mm
Statistical Learning, Predictive Analytics, Optimization Algorithms, Deep Learning, and Python Applications
Data Science and Machine Learning have become the driving forces behind modern innovation, enabling organizations to transform data into intelligence, automate decision-making, and build intelligent products at scale. However, mastering these disciplines requires more than learning algorithms—it demands a deep understanding of statistical foundations, mathematical modeling, optimization techniques, software engineering principles, and production deployment practices.
Data Science and Machine Learning Engineering is a comprehensive professional reference that bridges the gap between theory, algorithms, and real-world implementation. Designed for data scientists, machine learning engineers, AI practitioners, software engineers, researchers, and advanced students, this book provides an end-to-end treatment of modern data science and machine learning, from foundational concepts to enterprise-scale AI systems.
The book begins with data acquisition, preparation, feature engineering, exploratory data analysis, probability, statistics, and statistical learning theory before progressing to optimization methods, predictive analytics, regression, classification, clustering, dimensionality reduction, ensemble learning, kernel methods, and Gaussian processes. Advanced chapters cover deep learning, neural networks, transformers, generative AI, natural language processing, MLOps, cloud-based machine learning, explainable AI, AI governance, and large-scale production systems.
A distinguishing feature of this book is its strong emphasis on engineering and implementation. Every major topic is supported by mathematical formulations, algorithm pseudocode, detailed explanations, practical examples, and production-oriented Python implementations using NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, and related technologies.
What You Will Learn• Data Science and Machine Learning Engineering Foundations
• Data Preparation, Feature Engineering, and Exploratory Data Analysis
• Probability Theory, Statistics, and Statistical Inference
• Statistical Learning Theory and Model Evaluation
• Optimization Algorithms for Machine Learning
• Monte Carlo Methods and Bayesian Computing
• Regression, Forecasting, and Predictive Analytics
• Classification Algorithms and Decision Systems
• Clustering, Dimensionality Reduction, and Representation Learning
• Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, and XGBoost
• Kernel Methods, Support Vector Machines, and Gaussian Processes
• Deep Learning, CNNs, RNNs, LSTMs, and Transformers
• Natural Language Processing and Generative AI
• MLOps, Model Deployment, Monitoring, and Lifecycle Management
• Cloud AI, Distributed Computing, and Scalable Machine Learning
• Explainable AI, Responsible AI, Security, and Governance
• End-to-End Industry Projects and Real-World Case Studies
Key FeaturesComprehensive coverage of modern Data Science, Machine Learning, and AI Engineering
Strong mathematical and statistical foundations
Extensive algorithm explanations and pseudocode
Production-grade Python source code and implementations
Industry-focused engineering practices and deployment strategies
Real-world business and industrial applications
MLOps, cloud computing, and scalable AI architectures
Professional reference for practitioners, researchers, and graduate students
This book provides the theoretical knowledge, practical skills, and engineering methodologies required to succeed in today's data-driven world.
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Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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