The book provides a comprehensive introduction to the field of predictive analytics and machine learning, including the most common techniques used today. It covers the entire ML process, from data preparation to model selection to evaluation and deployment. The book focuses on two essential algorithms, decision trees and neural networks, that are widely used in industry and academia. These algorithms are taught using Spark and Python, allowing readers to apply their knowledge to real-world problems. Machine Learning with Spark and Python Essential Techniques for Predictive Analytics Second Edition includes case studies and examples throughout to illustrate how these techniques are applied in practice. The book also features interviews with experts in the field, providing valuable insights into the challenges and opportunities of applying ML in real-world scenarios. This book is an excellent resource for anyone looking to learn about ML and its applications in predictive analytics. Whether you're a student looking to gain a deeper understanding of the subject or a professional looking to improve your skills, this book is an indispensable guide to the world of ML. The text must be written in a simplified format, without technical jargon, so that it can be easily understood by people who do not have extensive knowledge of technology.

Книга содержит исчерпывающее введение в область предиктивной аналитики и машинного обучения, включая наиболее распространенные методы, используемые сегодня. Он охватывает весь процесс ML, от подготовки данных до выбора модели, оценки и развертывания. Книга посвящена двум важным алгоритмам, деревьям решений и нейронным сетям, которые широко используются в промышленности и научных кругах. Эти алгоритмы обучаются с помощью Spark и Python, что позволяет читателям применять свои знания к реальным проблемам. Machine arning with Spark and Python Essential Techniques for Predictive Analytics Second Edition включает в себя тематические исследования и примеры, иллюстрирующие, как эти методы применяются на практике. Книга также содержит интервью с экспертами в этой области, предоставляя ценную информацию о проблемах и возможностях применения ML в реальных сценариях. Эта книга - отличный ресурс для всех, кто хочет узнать о ML и его приложениях в предиктивной аналитике. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, который хочет получить более глубокое понимание предмета, или профессионалом, который хочет улучшить свои навыки, эта книга является незаменимым руководством по миру ML. Текст должен быть написан в упрощенном формате, без технического жаргона, чтобы его могли легко понять люди, не обладающие обширными знаниями в области технологий.

livre contient une introduction exhaustive au domaine de l'analyse prédictive et de l'apprentissage automatique, y compris les méthodes les plus courantes utilisées aujourd'hui. Il couvre l'ensemble du processus ML, de la préparation des données à la sélection du modèle, l'évaluation et le déploiement. livre traite de deux algorithmes importants, les arbres de décision et les réseaux neuronaux, qui sont largement utilisés dans l'industrie et les milieux scientifiques. Ces algorithmes sont formés avec Spark et Python, ce qui permet aux lecteurs d'appliquer leurs connaissances à des problèmes réels. Machine arning with Spark and Python Essentiel Technics for Predictive Analytics La deuxième édition comprend des études de cas et des exemples illustrant la façon dont ces techniques sont appliquées dans la pratique. livre contient également des interviews avec des experts dans ce domaine, fournissant des informations précieuses sur les défis et les possibilités d'appliquer ML dans des scénarios réels. Ce livre est une excellente ressource pour tous ceux qui veulent en apprendre davantage sur ML et ses applications en analyse prédictive. Que vous soyez un étudiant qui souhaite acquérir une meilleure compréhension du sujet ou un professionnel qui veut améliorer ses compétences, ce livre est un guide indispensable dans le monde de ML. texte doit être écrit dans un format simplifié, sans jargon technique, afin qu'il puisse être facilement compris par des personnes qui n'ont pas une connaissance approfondie de la technologie.

libro contiene una introducción exhaustiva al campo de la analítica predictiva y el aprendizaje automático, incluyendo los métodos más comunes utilizados hoy en día. Abarca todo el proceso de ML, desde la preparación de los datos hasta la selección del modelo, la evaluación y la implementación. libro trata sobre dos importantes algoritmos, árboles de decisión y redes neuronales, que son ampliamente utilizados en la industria y la academia. Estos algoritmos se enseñan con Spark y Python, lo que permite a los lectores aplicar su conocimiento a problemas reales. Machine arning with Spark and Python Essential Techniques for Predictive Analytics Second Edition incluye estudios de casos y ejemplos que ilustran cómo se aplican estas técnicas en la práctica. libro también contiene entrevistas con expertos en el campo, proporcionando información valiosa sobre los desafíos y oportunidades de aplicar ML en escenarios reales. Este libro es un gran recurso para cualquier persona que quiera aprender sobre ML y sus aplicaciones en análisis predictivo. Ya sea que seas un estudiante que quiera obtener una comprensión más profunda del tema o un profesional que quiera mejorar sus habilidades, este libro es una guía indispensable para el mundo del ML. texto debe ser escrito en un formato simplificado, sin jerga técnica, para que sea fácilmente entendido por personas que no tienen un amplio conocimiento de la tecnología.

O livro contém uma introdução exaustiva aos analistas preditivos e ao aprendizado de máquinas, incluindo os métodos mais comuns usados hoje. Ele abrange todo o processo ML, desde a produção de dados até a seleção de modelo, avaliação e implantação. O livro trata de dois importantes algoritmos, árvores de soluções e redes neurais que são amplamente utilizados na indústria e nos círculos científicos. Estes algoritmos são treinados com Spark e Python, permitindo que os leitores apliquem seus conhecimentos a problemas reais. A Machine arning with Spark and Python Essential Techniques for Predictive Analytics Segundo Edition inclui estudos de caso e exemplos que ilustram como estes métodos são aplicados na prática. O livro também contém entrevistas com especialistas na área, fornecendo informações valiosas sobre os problemas e as possibilidades de aplicação da ML em cenários reais. Este livro é um excelente recurso para todos os que querem aprender sobre o ML e seus aplicativos em um analista preditivo. Independentemente de você ser um estudante que quer uma compreensão mais profunda da matéria, ou um profissional que quer melhorar suas habilidades, este livro é uma liderança indispensável para o mundo ML. O texto deve ser escrito em formato simplificado, sem jargão técnico, para ser facilmente compreendido por pessoas que não possuem amplos conhecimentos de tecnologia.

Il libro contiene un'introduzione completa all'analisi predittiva e all'apprendimento automatico, compresi i metodi più comuni utilizzati oggi. Include l'intero processo ML, dalla preparazione dei dati alla selezione del modello, alla valutazione e all'implementazione. Il libro è dedicato a due importanti algoritmi, alberi di soluzioni e reti neurali, ampiamente utilizzati nell'industria e negli ambienti scientifici. Questi algoritmi vengono studiati con Spark e Python, consentendo ai lettori di applicare le loro conoscenze ai problemi reali. Machine arning with Spark and Python Essential Technices for Predictive Analytics Secondedition include studi di caso e esempi che illustrano come questi metodi vengono applicati nella pratica. Il libro contiene anche interviste con esperti in questo campo, fornendo preziose informazioni sui problemi e le opportunità di applicazione di ML in scenari reali. Questo libro è una risorsa eccellente per tutti coloro che vogliono sapere di ML e delle sue applicazioni nell'analisi predittiva. Che tu sia uno studente che vuole una maggiore comprensione della materia o un professionista che vuole migliorare le tue competenze, questo libro è una guida indispensabile per il mondo ML. Il testo deve essere scritto in formato semplificato, senza gergo tecnico, in modo da essere facilmente compreso da persone che non hanno una vasta conoscenza della tecnologia.

Das Buch bietet eine umfassende Einführung in den Bereich der prädiktiven Analytik und des maschinellen rnens, einschließlich der gängigsten heute verwendeten Techniken. Es deckt den gesamten ML-Prozess ab, von der Datenaufbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Bewertung und Bereitstellung. Das Buch konzentriert sich auf zwei wichtige Algorithmen, Entscheidungsbäume und neuronale Netze, die in Industrie und Wissenschaft weit verbreitet sind. Diese Algorithmen werden mit Spark und Python trainiert, sodass die ser ihr Wissen auf reale Probleme anwenden können. Machine arning mit Spark und Python Essential Techniques for Predictive Analytics Second Edition enthält Fallstudien und Beispiele, die veranschaulichen, wie diese Techniken in der Praxis angewendet werden. Das Buch enthält auch Interviews mit Experten auf dem Gebiet und liefert wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Möglichkeiten der ML-Anwendung in realen Szenarien. Dieses Buch ist eine großartige Ressource für alle, die ML und seine Anwendungen in der prädiktiven Analytik kennenlernen möchten. Egal, ob e ein Student sind, der ein tieferes Verständnis des Themas erlangen möchte, oder ein Profi, der seine Fähigkeiten verbessern möchte, dieses Buch ist ein unverzichtbarer itfaden für die ML-Welt. Der Text sollte in einem vereinfachten Format ohne Fachjargon verfasst sein, damit er von Personen ohne umfassende Kenntnisse der Technologie leicht verstanden werden kann.

Książka zapewnia kompleksowe wprowadzenie do dziedziny analityki predykcyjnej i uczenia maszynowego, w tym najczęściej stosowanych obecnie metod. Obejmuje cały proces ML, od przygotowania danych po wybór modeli, ocenę i wdrożenie. Książka skupia się na dwóch ważnych algorytmach, drzewach decyzyjnych i sieciach neuronowych, które są szeroko stosowane w przemyśle i środowisku akademickim. Algorytmy te są szkolone za pomocą Spark i Python, co pozwala czytelnikom stosować swoją wiedzę do rzeczywistych problemów. Machine arning with Spark i Python Essential Techniques for Predictive Analytics Second Edition zawiera studia przypadków i przykłady ilustrujące sposób stosowania tych metod w praktyce. Książka zawiera również wywiady z ekspertami w tej dziedzinie, zapewniając cenny wgląd w wyzwania i możliwości zastosowania ML w scenariuszach realnych. Ta książka jest doskonałym źródłem dla każdego, kto chce poznać ML i jego zastosowania w analityce predykcyjnej. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem pragnącym uzyskać głębsze zrozumienie tematu, czy profesjonalistą, który chce poprawić ich umiejętności, ta książka jest niezbędnym przewodnikiem po świecie ML. Tekst powinien być napisany w uproszczonym formacie, bez żargonu technicznego, aby mógł być łatwo zrozumiały dla osób, które nie posiadają szerokiej wiedzy na temat technologii.

הספר מספק מבוא מקיף לתחום של ניבוי אנליטיקה ולימוד מכונה, כולל השיטות הנפוצות ביותר כיום. הוא מכסה את כל תהליך ה-ML, החל בהכנת נתונים וכלה בבחירת מודל, הערכה ופריסה. הספר מתמקד בשני אלגוריתמים חשובים, עצי החלטה ורשתות עצביות, הנמצאים בשימוש נרחב בתעשייה ובאקדמיה. אלגוריתמים אלה מאומנים באמצעות ספארק ופייתון, המאפשרים לקוראים ליישם את הידע שלהם בבעיות אמיתיות. Technologies for Presentive Analytics Second Edition כוללת מחקרי מקרים ודוגמאות הממחישות כיצד שיטות אלה מיושמות בפועל. הספר מכיל גם ראיונות עם מומחים בתחום, ומספק תובנות יקרות ערך על האתגרים והאפשרויות של יישום ML בתרחישים של העולם האמיתי. הספר הזה הוא משאב גדול לכל מי שרוצה ללמוד על ML והיישומים שלו בניתוח חיזוי. בין אם אתה סטודנט שמחפש הבנה עמוקה יותר של נושא או איש מקצוע שמחפש לשפר את כישוריהם, הספר הזה הוא מדריך הכרחי לעולם המל "ל. הטקסט צריך להיכתב בפורמט מפושט, ללא ז 'רגון טכני, כך שניתן יהיה להבין אותו בקלות על ידי אנשים שאין להם ידע נרחב בטכנולוגיה.''

Kitap, bugün kullanılan en yaygın yöntemler de dahil olmak üzere, tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi alanına kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Veri hazırlamadan model seçimine, değerlendirmesine ve dağıtımına kadar tüm ML sürecini kapsar. Kitap, endüstride ve akademide yaygın olarak kullanılan iki önemli algoritmaya, karar ağaçlarına ve sinir ağlarına odaklanmaktadır. Bu algoritmalar, okuyucuların bilgilerini gerçek problemlere uygulamalarını sağlayan Spark ve Python kullanılarak eğitilmiştir. Machine arning with Spark ve Python Essential Techniques for Predictive Analytics Second Edition, örnek olay incelemelerini ve bu yöntemlerin pratikte nasıl uygulandığını gösteren örnekleri içerir. Kitap ayrıca, alandaki uzmanlarla yapılan röportajları da içeriyor ve ML'yi gerçek dünya senaryolarında uygulamanın zorlukları ve olasılıkları hakkında değerli bilgiler sağlıyor. Bu kitap, ML ve öngörücü analitikteki uygulamaları hakkında bilgi edinmek isteyen herkes için harika bir kaynaktır. İster bir konu hakkında daha derin bir anlayış kazanmak isteyen bir öğrenci olun, ister becerilerini geliştirmek isteyen bir profesyonel olun, bu kitap ML dünyası için vazgeçilmez bir rehberdir. Metin, teknik jargon olmadan basitleştirilmiş bir biçimde yazılmalıdır, böylece geniş teknoloji bilgisine sahip olmayan kişiler tarafından kolayca anlaşılabilir.

يقدم الكتاب مقدمة شاملة لمجال التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي، بما في ذلك الأساليب الأكثر شيوعًا المستخدمة اليوم. يغطي عملية ML بأكملها، من إعداد البيانات إلى اختيار النموذج وتقييمه ونشره. يركز الكتاب على خوارزميتين مهمتين، أشجار القرار والشبكات العصبية، والتي تستخدم على نطاق واسع في الصناعة والأوساط الأكاديمية. يتم تدريب هذه الخوارزميات باستخدام Spark و Python، مما يسمح للقراء بتطبيق معرفتهم على المشكلات الحقيقية. يتضمن التعلم الآلي باستخدام تقنيات سبارك وبايثون الأساسية للتحليلات التنبؤية الإصدار الثاني دراسات حالة وأمثلة توضح كيفية تطبيق هذه الأساليب في الممارسة العملية. يحتوي الكتاب أيضًا على مقابلات مع خبراء في هذا المجال، مما يوفر نظرة ثاقبة قيّمة لتحديات وإمكانيات تطبيق ML في سيناريوهات العالم الحقيقي. يعد هذا الكتاب مصدرًا رائعًا لأي شخص يريد التعرف على ML وتطبيقاته في التحليلات التنبؤية. سواء كنت طالبًا تتطلع إلى اكتساب فهم أعمق لموضوع ما أو محترفًا يتطلع إلى تحسين مهاراته، فإن هذا الكتاب هو دليل لا غنى عنه لعالم ML. يجب كتابة النص في شكل مبسط، بدون مصطلحات تقنية، بحيث يمكن فهمه بسهولة من قبل الأشخاص الذين ليس لديهم معرفة واسعة بالتكنولوجيا.

이 책은 오늘날 사용되는 가장 일반적인 방법을 포함하여 예측 분석 및 기계 학습 분야에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다. 데이터 준비에서 모델 선택, 평가 및 배포에 이르기까지 전체 ML 프로세스를 다룹니다. 이 책은 산업 및 학계에서 널리 사용되는 두 가지 중요한 알고리즘 인 의사 결정 트리와 신경망에 중점을 둡니다. 이 알고리즘은 Spark 및 Python을 사용하여 교육되며 독자는 자신의 지식을 실제 문제에 적용 할 수 있습니다. 예측 분석 2 판을위한 스파크 및 파이썬 필수 기술을 사용한 머신 러닝에는 이러한 방법이 실제로 어떻게 적용되는지 보여주는 사례 연구 및 예가 포함됩니다. 이 책에는 또한 해당 분야의 전문가와의 인터뷰가 포함되어있어 실제 시나리오에서 ML을 적용하는 과제와 가능성에 대한 귀중한 통찰력을 제 이 책은 ML과 예측 분석의 응용 프로그램에 대해 배우고 자하는 사람에게 훌륭한 자료입니다. 과목에 대한 깊은 이해를 원하는 학생이든 기술을 향상시키려는 전문가이든, 이 책은 ML 세계에 없어서는 안될 안내서입니다. 기술에 대한 광범위한 지식이없는 사람들이 쉽게 이해할 수 있도록 기술 전문 용어없이 간단한 형식으로 텍스트를 작성해야합니다.

この本は、今日使用されている最も一般的な方法を含む、予測分析と機械学習の分野に関する包括的な紹介を提供しています。データの準備からモデルの選択、評価、展開まで、MLプロセス全体をカバーします。この本は、2つの重要なアルゴリズム、意思決定木とニューラルネットワークに焦点を当てています。これらのアルゴリズムはSparkとPythonを使用して訓練されており、読者は自分の知識を実際の問題に適用することができます。SparkとPython Essential Techniques for Predictive Analyticsによる機械学習第2版には、これらのメソッドが実際にどのように適用されるかを示すケーススタディと例が含まれています。この本には、現場の専門家とのインタビューも含まれており、実際のシナリオでMLを適用することの課題と可能性について貴重な洞察を提供します。この本は、予測分析におけるMLとそのアプリケーションについて学びたい人にとって素晴らしいリソースです。あなたが被験者のより深い理解を得るために探している学生であろうと、彼らのスキルを向上させるために探している専門家であろうと、この本はMLの世界への不可欠なガイドです。テキストは技術用語なしで簡略化された形式で書かれるべきであり、それは技術の広範な知識を持っていない人々によって容易に理解できるようにする。

本書對謂詞分析和機器學習領域進行了詳盡的介紹，包括當今使用的最常見技術。它涵蓋了ML的整個過程，從數據準備到模型選擇，評估和部署。該書涉及兩種重要的算法，即決策樹和神經網絡，這些算法在工業和學術界廣泛使用。這些算法使用Spark和Python進行培訓，使讀者可以將其知識應用於實際問題。第二版的Spark和Python基本分析技術機器學習包括案例研究和示例，說明了這些技術如何在實踐中應用。該書還包括對該領域的專家的采訪，提供了有關ML在現實世界中應用的問題和機會的寶貴信息。本書是所有希望在謂語分析中了解ML及其應用的人們的絕佳資源。無論您是希望深入了解該主題的學生還是希望提高技能的專業人員，這本書都是ML世界不可或缺的指南。文本必須以簡化的格式編寫，沒有技術術語，以便缺乏廣泛技術知識的人可以輕松理解。