Друзья, мы тут исследуем проблемы, с которыми сталкиваются пользователи электронных книг.
Будем вам благодарны за ваши ответы. Опрос займёт не более 5 минут.
-
1C
-
Agda
-
Agile/Scrum
-
Alef
-
APL
-
Assembler
-
AWK
-
Basic
-
Beta Programming Language
-
Big Data/DataScience
-
C
-
C#
-
C++
-
Cobol
-
Crystal
-
CSS
-
D
-
Dart
-
DataBase (SQL)
-
Delphi
-
F#
-
Flutter
-
Fortran
-
GameDev
-
Git
-
Go (Golang)
-
GPT/AI/ИИ
-
Hacking and Security
-
Haskell
-
HTML
-
Java
-
JavaScript (JS)
-
Kotlin
-
Machine Learning (ML)
-
Natural language processing (NLP)
-
.NET (.NET Core)
-
Pascal
-
PHP
-
Python
-
R
-
Ruby
-
Rust
-
Scratch
-
Swift
-
UML
-
UX/UI
-
Visual Basic
-
XML
-
АСУ
-
Проектирование/System Design
-
Сети/Network
-
Схемотехника/электронные схемы
-
1C
-
Agda
-
Agile/Scrum
-
Alef
-
APL
-
Assembler
-
AWK
-
Basic
-
Beta Programming Language
-
Big Data/DataScience
-
C
-
C#
-
C++
-
Cobol
-
Crystal
-
CSS
-
D
-
Dart
-
DataBase (SQL)
-
Delphi
-
F#
-
Flutter
-
Fortran
-
GameDev
-
Git
-
Go (Golang)
-
GPT/AI/ИИ
-
Hacking and Security
-
Haskell
-
HTML
-
Java
-
JavaScript (JS)
-
Kotlin
-
Machine Learning (ML)
-
Natural language processing (NLP)
-
.NET (.NET Core)
-
Pascal
-
PHP
-
Python
-
R
-
Ruby
-
Rust
-
Scratch
-
Swift
-
UML
-
UX/UI
-
Visual Basic
-
XML
-
АСУ
-
Проектирование/System Design
-
Сети/Network
-
Схемотехника/электронные схемы
Меню
Друзья, мы тут исследуем проблемы, с которыми сталкиваются пользователи электронных книг.
Будем вам благодарны за ваши ответы. Опрос займёт не более 5 минут.
Анализ поведенческих данных на R и Python
Автор: Бюиссон Флоран
Дата выхода: 2022
Издательство: ДМК Пресс
Количество страниц: 370
Размер файла: 14,7 МБ
Тип файла: PDF
Добавил: codelibs
Проверить на вирусыЗадействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Автор, эксперт в области экономики и бихевиористики, показывает, как повысить ценность и результаты аналитических проектов за счет понимания того, что движет поведением людей. Практическая часть книги содержит полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о данных.
Издание предназначено для бизнес-аналитиков и других специалистов, исследующих данные и владеющих программированием на R или Python. Для чтения требуется минимальное знакомство с линейной и логистической регрессией.
Если вам понравилась эта страница - поделитесь ею с друзьями, тем самым вы помогаете нам развиваться и добавлять всё больше интересных и нужным вам книг
