كتب إلكترونية
اكتشف أسرار تحليل البيانات مع "الإحصاء التطبيقي: تحليل البيانات"! سيمكنك هذا الكتاب الإلكتروني الشامل من أن تصبح خبيرًا في تحليل البيانات، بغض النظر عن مستوى مهاراتك الحالي.
في الداخل، ستجد:
1. شروحات واضحة وموجزة لمفاهيم وتقنيات تحليل البيانات الأساسية.
2. أمثلة من الواقع ودراسات حالة لتوضيح التطبيقات العملية.
3. رؤى الخبراء ونصائحهم وموارد التعلم التفاعلية لتعزيز فهمك.
يعد هذا الدليل مثاليًا للطلاب، أو المحترفين، أو أي شخص حريص على تسخير قوة تحليل البيانات، وهو مفتاحك لإطلاق إمكانات بياناتك. قم بتحويل مهاراتك وانضم إلى عدد لا يحصى من الآخرين الذين حققوا نجاحًا في تحليل البيانات.
لا تنتظر — قم بتنزيل عيناتنا المجانية أدناه وابدأ رحلتك نحو إتقان تحليل البيانات اليوم!
خلال العقد الماضي كان هناك انفجار في الحوسبة وتكنولوجيا المعلومات. وقد جاءت معها كميات هائلة من البيانات في مجموعة متنوعة من المجالات مثل الطب وعلم الأحياء والتمويل والتسويق. وقد أدى التحدي المتمثل في فهم هذه البيانات إلى تطوير أدوات جديدة في مجال الإحصاء، وأدى إلى ظهور مجالات جديدة مثل استخراج البيانات، والتعلم الآلي، والمعلوماتية الحيوية. والعديد من هذه الأدوات لها أسس مشتركة ولكن غالبًا ما يتم التعبير عنها بمصطلحات مختلفة. ويصف هذا الكتاب الأفكار المهمة في هذه المجالات في إطار مفاهيمي مشترك. وفي حين أن النهج إحصائي، فإن التركيز ينصب على المفاهيم بدلاً من الرياضيات. تم تقديم العديد من الأمثلة، مع الاستخدام الحر للرسومات الملونة. إنه مورد قيم للإحصائيين وأي شخص مهتم بالتنقيب عن البيانات في العلوم أو الصناعة. تغطية الكتاب واسعة، بدءًا من التعلم الخاضع للإشراف (التنبؤ) وحتى التعلم غير الخاضع للإشراف. تشمل المواضيع العديدة الشبكات العصبية، وأجهزة المتجهات الداعمة، وأشجار التصنيف، والتعزيز - وهي أول معالجة شاملة لهذا الموضوع في أي كتاب.
تتميز هذه الطبعة الجديدة الرئيسية بالعديد من المواضيع التي لم يتم تناولها في النسخة الأصلية، بما في ذلك النماذج الرسومية، والغابات العشوائية، وطرق التجميع، وانحدار الزاوية الأقل وخوارزميات المسار لللاسو، وعامل المصفوفة غير السالبة، والتجمع الطيفي. هناك أيضًا فصل عن طرق البيانات "الواسعة" (p أكبر من n)، بما في ذلك الاختبارات المتعددة ومعدلات الاكتشاف الخاطئ.
حقوق الطبع والنشر لهذا الكتاب مملوكة لشركة Springer Science+Business Media, LLC، التي وافقت على السماح لـ Trevor Hastie بإبقاء الكتاب متاحًا على الويب.
تستخرج أساليب التعلم الآلي القيمة من مجموعات البيانات الضخمة بسرعة وبموارد متواضعة. وهي أدوات راسخة في نطاق واسع من التطبيقات الصناعية، بما في ذلك محركات البحث، وتسلسل الحمض النووي، وتحليل سوق الأوراق المالية، وحركة الروبوتات، وينتشر استخدامها بسرعة. الأشخاص الذين يعرفون الأساليب لديهم خيار مكافأة الوظائف. يفتح هذا النص العملي هذه الفرص لطلاب علوم الكمبيوتر ذوي الخلفيات الرياضية المتواضعة. وهو مصمم للطلاب الجامعيين في السنة النهائية وطلاب الماجستير ذوي الخلفية المحدودة في الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل. فهو شامل ومتماسك، ويطور كل شيء بدءًا من التفكير الأساسي وحتى التقنيات المتقدمة في إطار النماذج الرسومية. يتعلم الطلاب أكثر من مجرد قائمة من التقنيات، بل يطورون مهارات التحليل وحل المشكلات التي تؤهلهم للعالم الحقيقي. يتم تضمين العديد من الأمثلة والتمارين، سواء المعتمدة على الكمبيوتر أو النظرية، في كل فصل. تتوفر الموارد للطلاب والمدرسين، بما في ذلك صندوق أدوات MATLAB، عبر الإنترنت.
حقوق الطبع والنشر لهذا الكتاب محفوظة لدار نشر جامعة كامبريدج، التي وافقت على السماح بإبقاء النسخة الإلكترونية متاحة مجاناً. للبقاء متاحًا مجانًا.