Prinslin l (52 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Whether you're an aspiring data scientist, a student looking to solidify your skills, or a professional seeking to expand your practical knowledge, this book provides a step-by-step approach to building data-driven applications. We'll start with the fundamentals, exploring how to acquire, clean, and prepare data for analysis. Then, we'll delve into the intricacies of feature engineering, model selection, and training, equipping you with the tools and techniques needed to build effective predictive models.But we won't stop there. We'll also cover the crucial aspects of model evaluation, deployment, and ongoing monitoring, ensuring that your projects are not only accurate but also robust and scalable. You'll learn how to communicate your findings effectively, transforming complex data into clear, actionable insights.This isn't just a theoretical exploration; it's a practical, project-based learning experience. By working through the examples and building projects from the ground up, you'll gain the confidence and expertise to tackle real-world data science challenges.…
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Que vous soyez un scientifique de données en herbe, un étudiant cherchant à consolider ses compétences ou un professionnel cherchant à étendre ses connaissances pratiques, ce livre propose une approche pas à pas de la création d'applications basées sur les données. Nous commencerons par les principes fondamentaux, en explorant comment acquérir, nettoyer et préparer les données pour l'analyse. Ensuite, nous nous pencherons sur les subtilités de l'ingénierie des caractéristiques, de la sélection des modèles et de l'entraînement, en vous dotant des outils et des techniques nécessaires pour construire des modèles prédictifs efficaces.Mais nous ne nous arrêterons pas là. Nous couvrirons également les aspects cruciaux de l'évaluation, du déploiement et de la surveillance continue des modèles, en veillant à ce que vos projets soient non seulement précis, mais aussi robustes et évolutifs. Vous apprendrez à communiquer efficacement vos résultats, en transformant des données complexes en informations claires et exploitables.Il ne s'agit pas d'une simple exploration théorique, mais d'une expérience d'apprentissage pratique, basée sur des projets. En travaillant sur des exemples et en construisant des projets à partir de la base, vous gagnerez la confiance et l'expertise nécessaires pour relever les défis de la science des données dans le monde réel.…
