Machine Learning for Business Analytics (eBook)
1119 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-119-82881-5 (ISBN)
Galit Shmueli, PhD, is Distinguished Professor at National Tsing Hua University's Institute of Service Science, College of Technology Management. She has designed and instructed business analytics courses since 2004 at University of Maryland, Statistics.com, The Indian School of Business, and National Tsing Hua University, Taiwan. Peter C. Bruce, is Founder of the Institute for Statistics Education at Statistics.com, and Chief Learning Officer at Elder Research, Inc. Amit V. Deokar, PhD, is Associate Dean of Undergraduate Programs and an Associate Professor of Management Information Systems at the Manning School of Business at University of Massachusetts Lowell. Since 2006, he has developed and taught courses in business analytics, with expertise in using the RapidMiner platform. He is an Association for Information Systems Distinguished Member Cum Laude. Nitin R. Patel, PhD, is cofounder and lead researcher at Cytel Inc. He was also a co-founder of Tata Consultancy Services. A Fellow of the American Statistical Association, Dr. Patel has served as a visiting professor at the Massachusetts Institute of Technology and at Harvard University. He is a Fellow of the Computer Society of India and was a professor at the Indian Institute of Management, Ahmedabad, for 15 years.
Erscheint lt. Verlag | 2.3.2023 |
---|---|
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Office Programme ► Outlook |
Schlagworte | A/B Testing • Artificial Intelligence • Business Analytics • Computer Science • customer behavioral patterns • Data Analysis • data analytics • Data Mining • Data Mining & Knowledge Discovery • Data Mining u. Knowledge Discovery • Data Segmentation • Data Visualization • Datenanalyse • Deep learning • Electrical & Electronics Engineering • Elektrotechnik u. Elektronik • Informatik • machine learning • Maschinelles Lernen • network analysis • Neural networks • Neuronale Netze • Prediction • Predictive Modeling • Recommender Systems • Reinforcement Learning • Responsible data science • Statistical Learning • Statistics • Statistik • Text Mining |
ISBN-10 | 1-119-82881-3 / 1119828813 |
ISBN-13 | 978-1-119-82881-5 / 9781119828815 |
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich