Isbn: 9798265704191 - ciencia de datos con python desde cero – volumen 3 (nivel avanzado): machine learning avanzado y big data con python: domina random forest, gradient ... prácticos (ciencia de datos desde cero) (13 resultados)
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Paperback. Condición: new. Paperback. Quieres dar el salto definitivo en tu camino como cientifico de datos?Este es el tercer y ultimo volumen de la serie Ciencia de Datos Desde Cero. Tras aprender los fundamentos (Volumen 1) y dominar el analisis exploratorio y los primeros modelos predictivos (Volumen 2), aqui te adentraras en el nivel profesional: modelos avanzados, analisis de Big Data y despliegue en produccion.En este libro aprenderas a: Entrenar y optimizar modelos de Machine Learning avanzados: Arboles de Decision, Random Forest, Gradient Boosting.Explicar predicciones con SHAP e interpretar la importancia de variables.Analizar datos masivos con PySpark, comparando su potencia frente a Pandas.Guardar y desplegar modelos con Flask y ponerlos en la nube (Heroku / AWS).Implementar practicas de MLOps: versionado de datos, pipelines automatizados y control de modelos.Integrar todo en un proyecto real de prediccion de rotacion de empleados, desde el EDA hasta la presentacion final de resultados a negocio. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
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Paperback. Condición: new. Paperback. Quieres dar el salto definitivo en tu camino como cientifico de datos?Este es el tercer y ultimo volumen de la serie Ciencia de Datos Desde Cero. Tras aprender los fundamentos (Volumen 1) y dominar el analisis exploratorio y los primeros modelos predictivos (Volumen 2), aqui te adentraras en el nivel profesional: modelos avanzados, analisis de Big Data y despliegue en produccion.En este libro aprenderas a: Entrenar y optimizar modelos de Machine Learning avanzados: Arboles de Decision, Random Forest, Gradient Boosting.Explicar predicciones con SHAP e interpretar la importancia de variables.Analizar datos masivos con PySpark, comparando su potencia frente a Pandas.Guardar y desplegar modelos con Flask y ponerlos en la nube (Heroku / AWS).Implementar practicas de MLOps: versionado de datos, pipelines automatizados y control de modelos.Integrar todo en un proyecto real de prediccion de rotacion de empleados, desde el EDA hasta la presentacion final de resultados a negocio. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
