Microsoft IIS 10.0 Cookbook : Task-oriented recipes to manage your web server with ease
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2017
- Tapa blanda
- Nuevo
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Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applicationsKey FeaturesA step-by-step guide to predictive modeling including lots of tips, tricks, and best practicesLearn how to use popular predictive modeling algorithms such as Linear Regression, Decision Trees, Logistic Regression, and ClusteringMaster open source Python tools to build sophisticated predictive modelsBook DescriptionSocial Media and the Internet of Things have resulted in an avalanche of data. Data is powerful but not in its raw form; it needs to be processed and modeled, and Python is one of the most robust tools out there to do so. It has an array of packages for predictive modeling and a suite of IDEs to choose from. Using the Python programming language, analysts can use these sophisticated methods to build scalable analytic applications. This book is your guide to getting started with predictive analytics using Python.You'll balance both statistical and mathematical concepts, and implement them in Python using libraries such as pandas, scikit-learn, and NumPy. Through case studies and code examples using popular open-source Python libraries, this book illustrates the complete development process for analytic applications. Covering a wide range of algorithms for classification, regression, clustering, as well as cutting-edge techniques such as deep learning, this book illustrates explains how these methods work. You will learn to choose the right approach for your problem and how to develop engaging visualizations to bring to life the insights of predictive modeling.Finally, you will learn best practices in predictive modeling, as well as the different applications of predictive modeling in the modern world. The course provides you with highly practical content from the following Packt books:1. Learning Predictive Analytics with Python2. Mastering Predictive Analytics with PythonWhat You Will LearnUnderstand the statistical and mathematical concepts behind predictive analytics algorithms and implement them using Python librariesGet to know various methods for importing, cleaning, sub-setting, merging, joining, concatenating, exploring, grouping, and plotting data with pandas and NumPyMaster the use of Python not Elektronisches Buch for exploratory data analysis and rapid prototypingGet to grips with applying regression, classification, clustering, and deep learning algorithmsDiscover advanced methods to analyze structured and unstructured dataVisualize the performance of models and the insights they produceEnsure the robustness of your analytic applications by mastering the best practices of predictive analysisWho This Book Is ForThis book is designed for business analysts, BI analysts, data scientists, or junior level data analysts who are ready to move on from a conceptual understanding of advanced analytics and become an expert in designing and building advanced analytics solutions using Python. If you are familiar with coding in Python (or some other programming/statistical/scripting language) but have never used or read about predictive analytics algorithms, this book will also help you.…
N° de ref. del artículo 9781787126671
- Título
- Microsoft IIS 10.0 Cookbook : Task-oriented recipes to manage your web server with ease
- Autor
- Ashraf Khan
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1787126676
- ISBN 13
- 9781787126671
- Peso del artículo
- 762 gramos
- Dimensiones
- 235x191x23 mm
Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications
Key Features
- A step-by-step guide to predictive modeling including lots of tips, tricks, and best practices
- Learn how to use popular predictive modeling algorithms such as Linear Regression, Decision Trees, Logistic Regression, and Clustering
- Master open source Python tools to build sophisticated predictive models
Book Description
Social Media and the Internet of Things have resulted in an avalanche of data. Data is powerful but not in its raw form; it needs to be processed and modeled, and Python is one of the most robust tools out there to do so. It has an array of packages for predictive modeling and a suite of IDEs to choose from. Using the Python programming language, analysts can use these sophisticated methods to build scalable analytic applications. This book is your guide to getting started with predictive analytics using Python.
You'll balance both statistical and mathematical concepts, and implement them in Python using libraries such as pandas, scikit-learn, and NumPy. Through case studies and code examples using popular open-source Python libraries, this book illustrates the complete development process for analytic applications. Covering a wide range of algorithms for classification, regression, clustering, as well as cutting-edge techniques such as deep learning, this book illustrates explains how these methods work. You will learn to choose the right approach for your problem and how to develop engaging visualizations to bring to life the insights of predictive modeling.
Finally, you will learn best practices in predictive modeling, as well as the different applications of predictive modeling in the modern world. The course provides you with highly practical content from the following Packt books:
1. Learning Predictive Analytics with Python
2. Mastering Predictive Analytics with Python
What You Will Learn
- Understand the statistical and mathematical concepts behind predictive analytics algorithms and implement them using Python libraries
- Get to know various methods for importing, cleaning, sub-setting, merging, joining, concatenating, exploring, grouping, and plotting data with pandas and NumPy
- Master the use of Python notebooks for exploratory data analysis and rapid prototyping
- Get to grips with applying regression, classification, clustering, and deep learning algorithms
- Discover advanced methods to analyze structured and unstructured data
- Visualize the performance of models and the insights they produce
- Ensure the robustness of your analytic applications by mastering the best practices of predictive analysis
Who This Book Is For
This book is designed for business analysts, BI analysts, data scientists, or junior level data analysts who are ready to move on from a conceptual understanding of advanced analytics and become an expert in designing and building advanced analytics solutions using Python. If you are familiar with coding in Python (or some other programming/statistical/scripting language) but have never used or read about predictive analytics algorithms, this book will also help you.
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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.
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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.
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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.
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