Advanced Data Analytics Using Python
Lingua: inglese
Editore: APress, US, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves USA United, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA United
Venditore AbeBooks dal 20 giugno 2025
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Understand advanced data analytics concepts such as time series and principal component analysis with ETL, supervised learning, and PySpark using Python. This book covers architectural patterns in data analytics, text and image classification, optimization techniques, natural language processing, and computer vision in the cloud environment.Generic design patterns in Python programming is clearly explained, emphasizing architectural practices such as hot potato anti-patterns. You'll review recent advances in databases such as Neo4j, Elasticsearch, and MongoDB. You'll then study feature engineering in images and texts with implementing business logic and see how to build machine learning and deep learning models using transfer learning. Advanced Analytics with Python, 2nd edition features a chapter on clustering with a neural network, regularization techniques, and algorithmic design patterns in data analyticswith reinforcement learning. Finally, the recommender system in PySpark explains how to optimize models for a specific application. What You'll LearnBuild intelligent systems for enterpriseReview time series analysis, classifications, regression, and clusteringExplore supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, and transfer learning Use cloud platforms like GCP and AWS in data analyticsUnderstand Covers design patterns in Python Who This Book Is ForData scientists and software developers interested in the field of data analytics.…
Codice articolo LU-9781484280041
- Titolo
- Advanced Data Analytics Using Python
- Autore
- Sayan Mukhopadhyay, Pratip Samanta
- Editore
- APress, US
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1484280040
- ISBN 13
- 9781484280041
- Edizione
- Second Edition.
Advanced Analytics with Python, 2nd edition features a chapter on clustering with a neural network, regularization techniques, and algorithmic design patterns in data analyticswith reinforcement learning. Finally, the recommender system in PySpark explains how to optimize models for a specific application.
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Build intelligent systems for enterprise
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Review time series analysis, classifications, regression, and clustering
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Explore supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, and transfer learning
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Use cloud platforms like GCP and AWS in data analytics
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Understand Covers design patterns in Python
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Rarewaves USA United
HEBRON, KY, U.S.A.
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