کتاب تحلیل و پیشبینی نهایی دادههای سازمانی با استفاده از پایتون: استفاده از پلتفرمهای ابری با Azure Time Series Insights و اجزای پیشبینی AWS برای مدلسازی یادگیری عمیق با استفاده از پایتون

عنوان کتاب به انگلیسی | تجزیه و تحلیل داده های شرکت نهایی و پیش بینی با استفاده از Python: Elevery Platforms Cloud با بینش سری Azure و اجزای پیش بینی AWS برای مدل سازی یادگیری عمیق با استفاده از پایتون |
| سال انتشار کتاب | 2023 |
| زبان | انگلیسی |
| ناشر | Orange Education Pvt Ltd |
| تعداد صفحات | 442 |
| ISBN10 | 8119416449 |
| ISBN13 | 9788119416448 |
| حجم و فرمت فایل | PDF | EPUB, 14.88 MB |
| ویرایش | 1 |
| نویسندگان | Shanthababu Pandian |
توضیحات کتاب
Practical Approaches to Time Series Analysis and Forecasting using Python for Informed Decision-Making KEY FEATURES ● Comprehensive Resource for Python-Based Time Series Analysis and Forecasting. ● Delve into real-world applications with industry-specific case studies. ● Extract valuable insights by solving time series challenges across various sectors. ● Understand the significance of Azure Time Series Insights and AWS Forecast components. ● Practical insights into leveraging cloud platforms for efficient time series forecasting. DESCRIPTION Embark on a transformative journey through the intricacies of time series analysis and forecasting with this comprehensive handbook. Beginning with the essential packages for data science and machine learning projects you will delve into Python's prowess for efficient time series data analysis, exploring the core components and real-world applications across various industries through compelling use-case studies. From understanding classical models like AR, MA, ARMA, and ARIMA to exploring advanced techniques such as exponential smoothing and ETS methods, this guide ensures a deep understanding of the subject. It will help you navigate the complexities of vector autoregression (VAR, VMA, VARMA) and elevate your skills with a deep dive into deep learning techniques for time series analysis. By the end of this book, you will be able to harness the capabilities of Azure Time Series Insights and explore the cutting-edge AWS Forecast components, unlocking the cloud's power for advanced and scalable time series forecasting. WHAT WILL YOU LEARN ● Explore Time Series Data Analysis and Forecasting, covering components and significance. ● Gain a practical understanding through hands-on examples and real-world case studies. ● Master Time Series Models (AR, MA, ARMA, ARIMA, VAR, VMA, VARMA) with executable samples. ● Delve into Deep Learning for Time Series Analysis, demystified with classical examples. ● Actively engage with Azure Time Series Insights and AWS Forecast components for a contemporary perspective. WHO IS THIS BOOK FOR? This book caters to beginners, intermediates, and practitioners in data-related fields such as Data Analysts, Data Scientists, and Machine Learning Engineers, as well as those venturing into Time Series Analysis and Forecasting. It assumes readers have a foundational understanding of programming languages (C, C++, Python), data structures, statistics, and visualization concepts. With a focus on specific projects, it also functions as a quick reference for advanced users. TABLE OF CONTENTS 1. Introduction to Python and its key packages for DS and ML Projects 2. Python for Time Series Data Analysis 3. Time Series Analysis and its Components 4. Time Series Analysis and Forecasting Opportunities in Various Industries 5. Exploring various aspects of Time Series Analysis and Forecasting 6. Exploring Time Series Models - AR, MA, ARMA, and ARIMA 7. Understanding Exponential Smoothing and ETS Methods in TSA 8. Exploring Vector Autoregression and its Subsets (VAR, VMA, and VARMA) 9. Deep Learning for Time Series Analysis and Forecasting 10. Azure Time Series Insights 11. AWSForecast Index
توضیحات کتاب به فارسی (ترجمه ماشینی)
رویکردهای عملی برای تجزیه و تحلیل سری زمانی و پیش بینی با استفاده از پایتون برای ویژگی های کلیدی تصمیم گیری آگاهانه ● منابع جامع برای تجزیه و تحلیل سری زمانی مبتنی بر پایتون و پیش بینی.● با مطالعات موردی خاص صنعت به برنامه های دنیای واقعی بپردازید.با حل چالش های سری زمانی در بخش های مختلف ، بینش های ارزشمندی را استخراج کنید.● اهمیت بینش سری Azure Time و اجزای پیش بینی AWS را درک کنید.insights بینش عملی در مورد استفاده از سیستم عامل های ابری برای پیش بینی سریال های کارآمد.توضیحات در یک سفر تحول آمیز از طریق پیچیدگی های تحلیل سری زمانی و پیش بینی با این کتابچه راهنمای جامع شروع می شود.با شروع بسته های اساسی برای علم داده ها و پروژه های یادگیری ماشین ، شما برای تجزیه و تحلیل داده های سریال زمانی کارآمد ، به دلاوری پایتون می پردازید ، و به بررسی اجزای اصلی و برنامه های دنیای واقعی در صنایع مختلف از طریق مطالعات قانع کننده استفاده می پردازید.از درک مدلهای کلاسیک مانند AR ، MA ، ARMA و ARIMA گرفته تا کاوش در تکنیک های پیشرفته مانند روش های صاف کننده نمایی و ETS ، این راهنما درک عمیقی از موضوع را تضمین می کند.این به شما کمک می کند تا در پیچیدگی های Autoregression بردار (VAR ، VMA ، VARMA) حرکت کنید و مهارت های خود را با یک شیرجه عمیق به تکنیک های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل سری زمانی بالا ببرید.با پایان این کتاب ، شما قادر خواهید بود تا از قابلیت های سری Azure Time Insights استفاده کنید و اجزای پیش بینی پیش بینی AWS را کشف کنید و قدرت Cloud را برای پیش بینی سری پیشرفته و مقیاس پذیر باز کنید.چه چیزی را خواهید آموخت - تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی و پیش بینی ، پوشش مؤلفه ها و اهمیت.● درک عملی را از طریق نمونه های دستی و مطالعات موردی در دنیای واقعی بدست آورید.models مدل های سری زمانی اصلی (AR ، MA ، ARMA ، ARIMA ، VAR ، VMA ، VARMA) با نمونه های اجرایی.● به یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل سری زمانی ، با مثال های کلاسیک تغییر شکل دهید.● به طور فعال با بینش های سری Azure Time و اجزای پیش بینی AWS برای یک دیدگاه معاصر درگیر شوید.این کتاب برای کیست؟این کتاب برای مبتدیان ، واسطه ها و پزشکان در زمینه های مرتبط با داده ها مانند تحلیلگران داده ، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین و همچنین کسانی که به تجزیه و تحلیل سری زمانی و پیش بینی می پردازند ، می پردازد.فرض می کند خوانندگان درک اساسی از زبان های برنامه نویسی (C ، C ++ ، پایتون) ، ساختار داده ها ، آمار و مفاهیم تجسم دارند.با تمرکز بر روی پروژه های خاص ، همچنین به عنوان یک مرجع سریع برای کاربران پیشرفته عمل می کند.فهرست مطالب 1. مقدمه بر پایتون و بسته های کلیدی آن برای پروژه های DS و ML. Python برای تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی 3. تجزیه و تحلیل سری زمانی و مؤلفه های آن 4. تجزیه و تحلیل سری زمانی و فرصت های پیش بینی در صنایع مختلف 5.Autoregression و زیر مجموعه های آن (VAR ، VMA ، و VARMA) 9. یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل سری زمانی و پیش بینی 10. بینش سری Azure 11.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر کتاب اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.