Nowoczesne Prognozowanie Szeregów Czasowych z Pythonem: Analiza Czasowa z Machine Learning i Deep Learning
4.43 z 7 ocen
Producent: Packt Publishing |
Indeks: 782589
Dostępny
192.24 zł
najniższa cena z ostatnich 30 dni:
189.71 zł
Liczba sztuk:
z 30 sztuk
poproś o fakturę proforma
dodaj
do obserwowanych
do obserwowanych
od 8,99 zł
koszt dostawy
koszt dostawy
pt, 11 lip
u Ciebie
u Ciebie
14 dni
na odstąpienie
na odstąpienie
Odkryj nowoczesne podejście do prognozowania szeregów czasowych z tą książką. Dowiedz się, jak wykorzystać Python, PyTorch i pandas do analizy danych w kontekście prognozowania ekonomicznego i uczenia maszynowego.
Opis
Książka 'Nowoczesne Prognozowanie Szeregów Czasowych z Pythonem' to kompleksowy przewodnik po zaawansowanych technikach prognozowania danych czasowych, które stały się niezbędne w dzisiejszym świecie analizy danych. Autorzy, Manu Joseph i Jeffrey Tackes, prowadzą czytelników przez złożoności analizy szeregów czasowych, wykorzystując popularne biblioteki Pythona takie jak PyTorch i pandas. Tematyka książki obejmuje nie tylko teoretyczne aspekty prognozowania, ale także praktyczne zastosowania w ekonomii i biznesie, co czyni ją idealnym wyborem dla studentów i profesjonalistów pragnących uzyskać praktyczne umiejętności w tej dziedzinie. Przewodnik został zaktualizowany o najnowsze techniki w machine learning oraz deep learning, co zapewnia czytelnikom dostęp do aktualnych narzędzi i metod, które są stosowane w branży.
Książka skupia się na różnych metodach prognozowania, począwszy od klasycznych podejść probabilistycznych, aż po nowoczesne techniki oparte na uczeniu maszynowym. Przykłady prezentowane w książce są bogate w ilustracje oraz kod źródłowy, co umożliwi czytelnikom łatwe śledzenie prezentowanych koncepcji i wdrażanie ich w rzeczywistych projektach. Każdy rozdział poświęcony jest konkretnemu zagadnieniu związanym z prognozowaniem szeregów czasowych, w tym analizie trendów, sezonowości oraz cykliczności, co stanowi solidną podstawę dla zrozumienia i praktykowania prognozowania w różnych kontekstach. Książka skierowana jest do szerokiego kręgu odbiorców, od studentów po specjalistów z sektora finansowego, którzy pragną wzbogacić swoją wiedzę o nowe umiejętności.
Przełam techniczne bariery
Poznaj nowoczesne metody prognozowania szeregów czasowych i zdobądź umiejętności, które pozwolą Ci na zaawansowaną analizę danych w ekonomii i naukach przyrodniczych.
Zrozumieć prognozowanie
Odkryj, jak klasyczne metody statystyczne współczesne techniki uczenia maszynowego mogą współpracować, aby dostarczyć dokładne prognozy oraz zrozumieć zasady ich działania.
Ucz się praktycznie
Praktyczne ćwiczenia w książce pozwolą Ci na zastosowanie teorii w praktycznie każdy rodzaj projektu analitycznego, wzbogacając Twoje portfolio umiejętności.
Warto również zwrócić uwagę na znaczenie praktyki w nauce programowania i analizy danych. Książka zachęca do samodzielnej pracy z danymi, co jest kluczowe dla zrozumienia kompleksowych koncepcji związanych z uczeniem maszynowym. Poprzez ćwiczenia i projekty, czytelnicy mają szansę zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, co przyczynia się do głębszego zrozumienia materiału. Wykorzystanie przyjaznych narzędzi programistycznych, jak PyTorch i pandas, umożliwia każdemu, niezależnie od poziomu zaawansowania, nawiązać do rzeczywistych scenariuszy i stawić czoła wyzwaniom współczesnego rynku pracy w dziedzinie analizy danych.
Parametry
Wydanie
2nd ed.
Język
angielski
Liczba stron
658
Waga
3.03 pounds
Data publikacji
2024-10-31
Pytania i odpowiedzi
Brak pytań i odpowiedzi
Pliki do pobrania
Zobacz także
Dobre informacje, ale niewiele odpowiednich przykładów Sprawdzona wiedza, ale przykłady są zbyt ogólne. Główne przykłady dotyczą tylko generowania losowych sekwencji, co nie ma rzeczywistego zastosowania w żadnej pracy na rynku. Byłoby lepiej pokazać mocne strony tych technik w kontekście rzeczywistych sytuacji.
Fantastyczna lektura! Ta książka jest po prostu niesamowita. Z całego serca ją polecam.
Najbardziej wszechstronny podręcznik o prognozowaniu szeregów czasowych Jest to bardzo pełna książka, jedna z pierwszych, która przedstawia zastosowanie mechanizmu uwagi oraz transformerów w danych szeregów czasowych. Miałem również pierwszą edycję tej książki, a nowa wersja wprowadza wiele nowych materiałów. Książka omawia standardowe metody prognozowania, a następnie przechodzi do uczenia maszynowego i głębokiego. Uważam, że jest bardzo kompletna, łatwa do przeczytania i stosowania.
Fascynująca lektura dla analityków czasowych To doskonała książka, która obejmuje różnorodne modele szeregów czasowych. Jest to świetna lektura zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych analityków szeregów czasowych. Oczekiwałem aktualizacji w zakresie prognozowania z wykorzystaniem uczenia maszynowego i ta książka spełnia moje oczekiwania, aczkolwiek ilustracje są tylko w czerni i bieli.
Nieocenione źródło informacji dla mojego projektu Bez tej książki nie byłbym w stanie dotrzeć tak daleko w mojej pracy. Niezastąpiona!