Estrarre conoscenza dalle informazioni attraverso l’analisi dei dati: quella del data scientist è stata definita la professione più attraente del XXI secolo. Analizzare le relazioni tra i dati, scoprire nuove informazioni e, con l’aiuto del machine learning, sfruttare l’enorme potenziale che vi si nasconde costruendo modelli previsionali. In questo libro illustriamo le tecniche di analisi dei dati e di costruzione di algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, passando dalle conoscenze teoriche alle applicazioni con il software statistico R, tramite ampi esempi pratici.
Cosa Imparerai
Matematica e algebra per il machine learning
Utilizzo del sfotware statistico R e R-Studio
Statistica descrittiva e inferenziale per la data science
Calcolo delle probabilità
La preparazione dei dati e la feature engineering
Progettare e validare gli algoritmi di machine learning
Algoritmi di regressione, classificazione e clustering
Fare previsioni basate su serie temporali
I modelli di reti neurali e deep learning
Raccontare i dati: data visualization & data storytelling
Materiale di Supporto
Scarica il pdf con le immagini a colori
Download the pdf with book images
Scarica gli esempi in R presenti nel libro (file zip)
Dove Acquistare
Puoi acquistare il libro in versione cartacea su Amazon, oppure l’ebook su Amazon Kindle, Rakuten Kobo, Google Play Libri o iBooks:
 |
|
 |
 |