Telegram Group & Telegram Channel
🌲 В новый год с новой книгой! Анонс! Predictive Analytics with KNIME! Записывайтесь на предзаказ!

Друзья, поздравляю вас с наступившим новым годом и желаю дочитать этот пост с анонсом новой книги до конца! 🙂 Но сначала сообщу, что вчера вышли из типографии сразу две мои последние книги: по pandas и по машинному обучению с помощью Excel. Так что все, кто заказывал их бумажные версии, очень скоро их получат!

А теперь к новой книге! Она в некотором роде станет продолжением идеи последней моей переведенной книги, в которой методы машинного обучения объясняются на примере Excel. На этот раз вы сможете пощупать все эти методы руками с помощью потрясающего бесплатного визуального инструмента под названием KNIME!

KNIME – это мощная платформа для анализа данных и машинного обучения с удобным визуальным интерфейсом и практически без написания кода. Если вы не встречались с ней, просто введите в поисковике KNIME и посмотрите картинки, вы всё поймете.

Итак, новая книга в оригинале называется Predictive Analytics with KNIME, а ее рабочее название на русском звучит так: Предсказательная аналитика с KNIME
(методы машинного обучения – наглядно и доступно)
. В этой книге вы познакомитесь с принципами машинного обучения и сможете изучить все основные методы ML, не написав ни строчки кода. KNIME – это бесплатный инструмент, который поможет вам освоить анализ данных, включая их очистку и подготовку, только при помощи мышки.

Книга будет закончена уже в середине февраля. Записаться на предзаказ книги и первым получить мои промокоды на скидку можно очень просто: откройте моего бота (@alexanderginko_books_bot), нажмите на кнопку Оформить предзаказ на книги и выберите эту книгу! Как только перевод будет завершен, вы получите в телеге мои промокоды и ссылку на покупку. Также вы можете в онлайне следить за прогрессом перевода книги. Для этого в боте нажмите на кнопку Прогресс перевода книг и выберите книгу.

Содержание будущей книги:
Глава 1. Введение в аналитику
Глава 2. Определение поставленной задачи
Глава 3. Введение в KNIME
Глава 4. Подготовка данных
Глава 5. Снижение размерности
Глава 6. Регрессия методом наименьших квадратов
Глава 7. Логистическая регрессия
Глава 8. Деревья регрессии и классификации
Глава 9. Наивный Байес
Глава 10. Метод k-ближайших соседей
Глава 11. Нейронные сети
Глава 12. Ансамблевые методы
Глава 13. Кластерный анализ
Глава 14. Презентация и развертывание

Все на предзаказ!!!



tg-me.com/alexanderginko_books/312
Create:
Last Update:

🌲 В новый год с новой книгой! Анонс! Predictive Analytics with KNIME! Записывайтесь на предзаказ!

Друзья, поздравляю вас с наступившим новым годом и желаю дочитать этот пост с анонсом новой книги до конца! 🙂 Но сначала сообщу, что вчера вышли из типографии сразу две мои последние книги: по pandas и по машинному обучению с помощью Excel. Так что все, кто заказывал их бумажные версии, очень скоро их получат!

А теперь к новой книге! Она в некотором роде станет продолжением идеи последней моей переведенной книги, в которой методы машинного обучения объясняются на примере Excel. На этот раз вы сможете пощупать все эти методы руками с помощью потрясающего бесплатного визуального инструмента под названием KNIME!

KNIME – это мощная платформа для анализа данных и машинного обучения с удобным визуальным интерфейсом и практически без написания кода. Если вы не встречались с ней, просто введите в поисковике KNIME и посмотрите картинки, вы всё поймете.

Итак, новая книга в оригинале называется Predictive Analytics with KNIME, а ее рабочее название на русском звучит так: Предсказательная аналитика с KNIME
(методы машинного обучения – наглядно и доступно)
. В этой книге вы познакомитесь с принципами машинного обучения и сможете изучить все основные методы ML, не написав ни строчки кода. KNIME – это бесплатный инструмент, который поможет вам освоить анализ данных, включая их очистку и подготовку, только при помощи мышки.

Книга будет закончена уже в середине февраля. Записаться на предзаказ книги и первым получить мои промокоды на скидку можно очень просто: откройте моего бота (@alexanderginko_books_bot), нажмите на кнопку Оформить предзаказ на книги и выберите эту книгу! Как только перевод будет завершен, вы получите в телеге мои промокоды и ссылку на покупку. Также вы можете в онлайне следить за прогрессом перевода книги. Для этого в боте нажмите на кнопку Прогресс перевода книг и выберите книгу.

Содержание будущей книги:
Глава 1. Введение в аналитику
Глава 2. Определение поставленной задачи
Глава 3. Введение в KNIME
Глава 4. Подготовка данных
Глава 5. Снижение размерности
Глава 6. Регрессия методом наименьших квадратов
Глава 7. Логистическая регрессия
Глава 8. Деревья регрессии и классификации
Глава 9. Наивный Байес
Глава 10. Метод k-ближайших соседей
Глава 11. Нейронные сети
Глава 12. Ансамблевые методы
Глава 13. Кластерный анализ
Глава 14. Презентация и развертывание

Все на предзаказ!!!

BY Александр Гинько (автор и переводчик)


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/alexanderginko_books/312

View MORE
Open in Telegram


Александр Гинько автор и переводчик Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?

Александр Гинько автор и переводчик from hk


Telegram Александр Гинько (автор и переводчик)
FROM USA