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Analizzare e interpretare dati con il machine learning

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Argomenti in breve

  • Conoscere i Big Data tra mito e realtà
  • Iniziare a usare KNIME e costruire un flusso per l'analisi dei dati
  • Gestire dati con agilità ed efficacia
  • Scoprire come impara una macchina
  • Applicare i metodi base del machine learning
  • Organizzare dati e costruire un modello di predizione
  • Normalizzare i dati e creare cluster
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Descrizione

I Big Data sono una realtà e la professionalità del data scientist è tanto ambita quanto rara sul mercato del lavoro. All’interno delle aziende, infatti, gli investimenti si concentrano sempre più sull’analisi dei dati, con lo scopo di prendere decisioni efficaci e migliorare prodotti, servizi e vendite.
Questo manuale presenta in modo semplice e concreto i Big Data a chi non ha particolare esperienza ma vuole passare velocemente dalla teoria alla pratica. Per questo viene introdotto KNIME, uno strumento open source e gratuito dotato di un'interfaccia grafica che ne semplifica l'utilizzo e permette anche a chi non scrive codice di sfruttare i principali algoritmi di machine learning. Dopo aver definito cosa sono - e non sono - i Big Data, attraverso esempi pratici e tutorial viene spiegato come costruire cluster per organizzare dati e come creare modelli di predizione. Infine vengono introdotti argomenti più avanzati come il riconoscimento e l'analisi del linguaggio umano, e l'estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python.
Una guida per manager, professionisti e studenti, ma più in generale per chiunque voglia iniziare a lavorare con i Big Data apprezzandone le opportunità e comprendendone le criticità.

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Dettagli tecnici

Pagine: 256
Collana: Guida Completa
Pubblicazione: Marzo 2019
ISBN Libro: 9788850334780
ISBN Ebook: 9788850318599

Una cassetta degli attrezzi per iniziare a lavorare con grandi quantità di dati complessi.

Gli autori

  • Andrea De Mauro
    Andrea De Mauro ha oltre dieci anni di esperienza come IT manager e Data Scientist presso Procter & Gamble. Oggi è responsabile per l’Europa meridionale del team di Data Analytics e si occupa della formazione professionale di tutti gli analisti P&G in Europa. Professore a contratto di Marketing Analytics e Business Intelligence alle Università di Bari e Firenze, studia con attenzione l'impatto dei Big Data nel settore enterprise.

    Docente nel corso: Big Data Executive: business e strategie

    Docente nel corso: Big Data Analytics: iniziare bene

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