出版社:机械工业出版社
年代:2019
定价:59.0
如果用一段话来总结这本书的内容,我很愿意引用2013年第一次写下课程教案时对课程的描述:“它不是一门人云亦云的课程,不讲理论,以实战为主,用一套套实际数据来讲如何从数据里发掘商业问题和检验商业假设;它是一门商业素养和技术算法综合应用的课程,需要有开放思想和开放学习能力的同学来参与和体验;它是一门动手性极强的课程,以脸书、腾讯、雅虎等公司的分享数据为基础,培养学生过硬的推理和分析能力;它是一门跨学科的课程,为同学未来领导跨部门商业数据分析团队铺路。
书籍详细信息 | |||
书名 | 商业数据科学站内查询相似图书 | ||
丛书名 | 数据科学与大数据管理丛书 | ||
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 机械工业出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 59.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 26 × 19 | 装帧 | 平装 |
页数 | 印数 |
商业数据科学是机械工业出版社于2019.1出版的中图分类号为 F713.51 的主题关于 机器学习-应用-商业信息-数据处理 的书籍。
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(美) 杰弗里·D.坎姆 (Jeffrey D.Camm) , (美) 詹姆斯·J.科克伦 (James J.Cochra) , (美) 迈克尔·J.弗里 (Michael J.Fry) , (美) 杰弗里·W.欧曼 (Jerrey W.Ohlmann) , (美) 戴维·R.安德森 (David R.Anderson) , (美) 丹尼斯·J.斯威尼 (Dennis J.Sweeney) , (美) 托马斯·A.威廉姆斯 (Thomas A.Williams) , 著
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