Zanim poznałem Memmo, moje notatki były rozrzucone po PDF-ach. Teraz obszar roboczy zbiera wszystko w jednym miejscu — widzę dokładnie, co jeszcze muszę powtórzyć.
Making use of data is not anymore a niche project but central to almost every project. With access to massive compute resources and vast amounts of data, it seems at least in principle possible to solve any problem. However, successful data science projects result from the intelligent application of: human intuition in combination with computational power; sound background knowledge with computer-aided modelling; and critical reflection of the obtained insights and results.
Substantially updating the previous edition, then entitled Guide to Intelligent Data Analysis, this core textbook continues to provide a hands-on instructional approach to many data science techniques, and explains how these are used to solve real world problems. The work balances the practical aspects of applying and using data science techniques with the theoretical and algorithmic underpinnings from mathematics and statistics. Major updates on techniques and subject coverage (including deep learning) are included.
Topics and features: guides the reader through the process of data science, following the interdependent steps of project understanding, data understanding, data blending and transformation, modeling, as well as deployment and monitoring; includes numerous examples using the open source KNIME Analytics Platform, together with an introductory appendix; provides a review of the basics of classical statistics that support and justify many data analysis methods, and a glossary of statistical terms; integrates illustrations and case-study-style examples to support pedagogical exposition; supplies further tools and information at an associated website.
This practical and systematic textbook/reference is a “need-to-have” tool for graduate and advanced undergraduate students and essential reading for all professionals who face data science problems. Moreover, it is a “need to use, need to keep” resource following one's exploration of thesubject.Zanim poznałem Memmo, moje notatki były rozrzucone po PDF-ach. Teraz obszar roboczy zbiera wszystko w jednym miejscu — widzę dokładnie, co jeszcze muszę powtórzyć.
Podsumowania Memmo to złoto przed egzaminami. Nie muszę czytać 800 stron dwa tygodnie wcześniej — tylko to, co najważniejsze.
Czat AI uratował mnie niejeden raz w noc przed egzaminem. Pytam, dopóki nie zrozumiem — i nie muszę czekać na odpowiedź od grupy studyjnej.
Quizy trafiają w punkt, jeśli chodzi o to, co muszę wiedzieć. Memmo śledzi, na czym się zacinam — więc ćwiczę tylko to, co naprawdę się liczy.
Fiszki z powtórkami rozłożonymi w czasie to magia. Memmo wie, kiedy mam coś zapomnieć i przypomina mi o tym.
Podcasty AI to mój faworyt. Słucham w drodze do szkoły i powtarzam materiał, nie siedząc przed komputerem.
Handbok i kvalitativa metoder
281 kr
Hållbar utveckling: en introduktion för ingenjörer och andra problemlösare
334 kr
Brymans Samhällsvetenskapliga metoder
390 kr
Projektledning
491 kr
Den orättvisa hälsan: om socioekonomiska skillnader i hälsa och livslängd
326 kr
Organizational Leadership
429 kr
Vetenskapsteori för nybörjare
196 kr
På väg mot läraryrket
172 kr
Det sociala livet i skolan: Socialpsykologiska perspektiv
253 kr
Betygsättningens didaktik
151 kr
Personality
402 kr
Studying Leadership
404 kr
Managing Innovation
477 kr
Introduktion till samhällsvetenskaplig metod
347 kr
The Psychology of Sex and Gender
698 kr
Introduction to Leadership
605 kr
Evidens och kunskap för socialt arbete
207 kr