Demystifying AI : Data Science and Machine Learning Using IBM SPSS Modeler
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2025
Serie: Libro 56 di 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is designed to cater to readers who prefer a hands-on guide using SPSS Modeler, a widely popular software that does not require coding or programming skills. It targets a broad audience, including students, lecturers, researchers, and industry professionals.
Codice articolo 9781032740003
- Titolo
- Demystifying AI : Data Science and Machine Learning Using IBM SPSS Modeler
- Autore
- Dothang Truong
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032740000
- ISBN 13
- 9781032740003
- Peso dell'articolo
- 1340 grammi
- Dimensioni
- 260x183x37 mm
- Serie
- Libro 56 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
As artificial intelligence advances at an exponential pace, understanding data science and machine learning has become increasingly essential. Yet, the wide range of available resources can be daunting, posing challenges for beginners. This second book builds on the foundation laid in the first, Data Science and Machine Learning for Non-Programmers: Using SAS Enterprise Miner, providing similar fundamental knowledge of data science and machine learning in an accessible way. It is specifically designed to cater to readers who prefer a hands-on guide using IBM SPSS Modeler, a widely popular software that does not require coding or programming skills. Like the first book, this volume helps learners from various non-technical fields gain practical insight into machine learning but shifts the focus to a different tool for those seeking alternatives to coding.
In this book, readers are guided through practical implementations using real datasets and IBM SPSS Modeler, a user-friendly data mining tool. The approach remains consistent with a focus on application, providing step-by-step instructions for all stages of the data mining process using two large datasets, ensuring continuity and reinforcing concepts in a cohesive project framework. This book also offers practical advice on presenting data mining results effectively, aiding readers in communicating insights clearly to stakeholders.
Together with the first book, this volume is a companion for beginners and experienced practitioners alike. It targets a broad audience, including students, lecturers, researchers, and industry professionals. It offers flexibility in learning pathways and deepens understanding of data science using easy-to-follow, software-based approaches.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dothang Truong is the Associate Dean for the School of Graduate Studies and Professor of Aviation Data Science at Embry Riddle Aeronautical University, Daytona Beach, Florida. He has extensive teaching and research experience in machine learning, artificial intelligence, data analytics, aviation safety, air transportation management, and supply chain management. In 2022, Dr. Truong received the Frank Sorenson Award for the outstanding achievement of excellence in aviation research and scholarship. He is ranked #1 globally in the specialty of Traffic Management by ScholarGPS (2024) and recognized as a Highly Ranked Scholar―Prior Five Years, placing in the top 0.05% of scholars worldwide for exceptional scholarly productivity, impact, and quality.
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