Ta witryna wymaga "ciasteczek" do poprawnego działania. Włącz ich obsługę w ustawieniach przeglądarki, aby móc kupować.
Zarejestruj się
Logowanie
Koszyk
(118)
Przechowalnia
(1)
Euro
Złoty Polski
Bestsellery
Oferta specjalna!
Dostawa
Płatność
Zwroty
Regulamin
Kontakt
Impressum
Kategorie
Zabawki
Puzzle
Gry planszowe
Szybka wysyłka
Promocje!
Albumy
Artykuly papiernicze
Audiobooki
Bajka i baśń
Biografie
Dla dzieci i młodzieży
Encyklopedie i leksykony
Ezoteryka
Fantastyka
Filmy
Historyczne
Horror, literatura grozy
Jan Paweł II
Kalendarze
Komiksy
Kryminały
Ksiązki po niemiecku
Książki kucharskie i diety
Legendy, podania, mity
Literatura erotyczna
Literatura faktu
Muzyka
Nauka i Naukowcy
Nauki Przyrodnicze
Naukowe i popularno-naukowe
Popularno-naukowe
Wydawnictwa popularno-naukowe dla dzieci i młodzieży
Podręczniki szkolne
Poradniki
Religia i wiara
Romanse
Science-fiction
Sensacyjne i thrillery
Słowniki
Sport
Sztuka i fotografia
Technika
Wojskowość i wojny
Zdrowie i uroda
Newsletter
Subskrybuj:
Wyrażam zgodę na otrzymywanie oferty handlowej.
Więcej
To pole jest wymagane
Akceptuję
regulamin
To pole jest wymagane
Czekaj...
Home
/
Naukowe i popularno-naukowe
/
Popularno-naukowe
/
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Matheus Facure
Dostępny
Dostępne ponad 10 sztuk.
€18,96
Dostawa Deutche Post
tylko 2€
.
Szybki kurier do 30kg tylko - 4€!
(
Sprawdź!
)
Ilość:
lub
Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji procesów i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie. Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality
Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej.
W książce między innymi: * podstawy wnioskowania przyczynowego * problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego * eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania * badanie błędu systematycznego * modele graficzne i wizualizacja związków przyczynowych Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problemów! Sean J. Taylor, główny badacz w Motif Analytics
Książka Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej wysyłka Niemiecy od 2€. Wysyłka do Austrii i innych krajów - sprawdź na stronie
"dostawa"
Polecamy!
€37,49
Linux. Wiersz poleceń i skrypty powłoki. Biblia. [Twarda]
Christine Bresnahan
,
Richard Blum
-62%
€9,39
€24,99
Złożone zagadnienia architektury oprogramowania Jak analizow... [Miękka]
Neal Ford
,
Mark Richards
,
Pramod Sadalage
,
Zhamak Dehghani
-62%
€7,81
€20,71
Komercyjne i przemysłowe aplikacje Internetu rzeczy na Raspb... [Miękka]
Culic Ioana
,
Radovici Alexandru
,
Rusu Cristian
Podobne książki
€20,19
Elektronika dla początkujących Praktyczne wprowadzenie do sc... [Miękka]
Jonathan Bartlett
€37,49
Linux. Wiersz poleceń i skrypty powłoki. Biblia. [Twarda]
Christine Bresnahan
,
Richard Blum
€14,99
Era Sztucznej Inteligencji i nasza przyszłość jako ludzi [Twarda]
Daniel Huttenlocher
,
Eric Schmidt
,
Henry A. Kissinger
€44,99
Excel 365. Biblia [Twarda]
Michael Alexander
,
Dick Kusleika
Więcej
Dane bibliograficzne / Bibliographische info
Rodzaj (nośnik)
/ Produkt-Typ
książka po polsku
Dział
/ Departement
Książki i czasopisma / Bücher und Zeitschriften
Autor
/ Author
Matheus Facure
Tytuł
/ Titel
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Język
/ Sprache
polski / polnisch
Wydawca
/ Herausgeber
Helion
Rok wydania
/ Erscheinungsjahr
2024
Tytuł originału
/ Originaltitel
Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry
Rodzaj oprawy
/ Deckelform
Miękka
Wymiary
/ Größe
16.5x23.5
Liczba stron
/ Seiten
360
Ciężar
/ Gewicht
0,53 kg
ISBN
9788328908819 (9788328908819)
EAN/UPC
9788328908819
Stan produktu
/ Zustand
Nowa książka - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane książki po polsku.
Kategorie
Naukowe i popularno-naukowe
>
Popularno-naukowe
Technika
>
Informatyka. Cybernetyka. Komputery
Matheus Facure
€18,96
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie Praktyczne wykorzystanie... [Miękka]
Matheus Facure
Znaczniki produktu
Matheus Facure
(1)
Zapraszamy do zakupu tego produktu.