Ocena:
Książka służy jako praktyczne odniesienie do stosowania statystyk i koncepcji nauki o danych w rzeczywistych scenariuszach, choć cierpi z powodu pewnych niespójności w pomocach wizualnych i przykładach kodu.
Zalety:Łatwy do naśladowania format, praktyczne i realistyczne podejście do nauki o danych, wyjaśnienia krok po kroku, cenne spostrzeżenia nawet dla doświadczonych profesjonalistów.
Wady:Niespójności między tekstem a pomocami wizualnymi (wykresy/grafiki), niejasne wyjaśnienia dotyczące użycia kodu github, potencjalne różnice w zestawie danych prowadzące do różnych wyników.
(na podstawie 3 opinii czytelników)
End-to-End Data Science with SAS: A Hands-On Programming Guide
Poznaj koncepcje nauki o danych na rzeczywistych przykładach w SAS
End-to-End Data Science with SAS : A Hands-On Programming Guide dostarcza jasnych i praktycznych wyjaśnień dotyczących środowiska nauki o danych, technik uczenia maszynowego i wiedzy programistycznej SAS niezbędnej do opracowania modeli uczenia maszynowego w dowolnej branży. Książka obejmuje koncepcje, w tym zrozumienie potrzeb biznesowych, tworzenie zestawu danych do modelowania, regresję liniową, parametryczne modele klasyfikacji i nieparametryczne modele klasyfikacji. Do zademonstrowania każdego procesu krok po kroku wykorzystano rzeczywiste przykłady biznesowe i przykładowy kod.
Chociaż przedstawiono znaczną ilość podstawowych informacji i wspierającej matematyki, książka nie ma struktury podręcznika, ale jest raczej przewodnikiem użytkownika po zastosowaniu nauki o danych i uczenia maszynowego w środowisku biznesowym. Czytelnicy dowiedzą się, jak myśleć jak analityk danych, radzić sobie z nieuporządkowanymi danymi, wybierać model i oceniać jego skuteczność. Książka ta będzie nieocenionym źródłem wiedzy dla nowych naukowców zajmujących się danymi lub profesjonalistów, którzy chcą zdobyć więcej doświadczenia z SAS. Przenieś swoją karierę data science na wyższy poziom, opanowując programowanie SAS dla modeli uczenia maszynowego.