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: |

Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains

Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%. Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time. Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.

In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.Александр Гинько автор и переводчик from it


Telegram Александр Гинько (автор и переводчик)
FROM USA