Puntuación:
El libro es muy recomendable para cualquier persona interesada en la Ciencia de Datos, sobre todo por su enfoque práctico, que utiliza estudios de casos reales de diversas industrias, y sus explicaciones claras de conceptos complejos. Sin embargo, algunos críticos señalaron que algunas secciones carecen de profundidad, especialmente en lo que respecta a detalles técnicos específicos y supuestos en los métodos estadísticos.
Ventajas:⬤ Proporciona una hoja de ruta clara para la Ciencia de Datos, centrándose en problemas empresariales del mundo real y técnicas analíticas prácticas.
⬤ Ofrece oportunidades prácticas con conjuntos de datos reales y código fuente en SAS y R.
⬤ La redacción es clara y los casos prácticos están bien explicados, lo que lo hace accesible para principiantes y útil para científicos de datos experimentados.
⬤ Cubre múltiples industrias, lo que ayuda a proporcionar una amplia perspectiva sobre las aplicaciones de la Ciencia de Datos.
⬤ Los lectores aprecian la aplicación práctica y la guía paso a paso.
⬤ Algunos críticos opinan que el libro no trata con suficiente profundidad algunos temas esenciales, como la comprobación de supuestos en regresión logística o la interpretación de resultados en R.
⬤ Puede resultar difícil acceder a los conjuntos de datos en línea enlazados desde el libro.
⬤ Preocupan las discrepancias entre el código proporcionado y los ejemplos tratados en el texto.
(basado en 22 opiniones de lectores)
Applied Analytics Through Case Studies Using SAS and R: Implementing Predictive Models and Machine Learning Techniques
Enfoque práctico y práctico en la construcción del modelo predictivo y la técnica de aprendizaje automático utilizando SAS y R.
Cubre estudios de casos de negocios del mundo real de 6 dominios industriales.
Aplicación del enfoque analítico a problemas empresariales industriales.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)