Ultimate Enterprise datu analīze un prognozēšana, izmantojot Python: izmantojiet mākoņplatformas ar Azure Time Series Insights un Aws Forecast komponentiem ... Modelēšana, izmantojot Python (angļu valodā)

Autortiesības 2023, Orange Education Pvt Ltd, AVA Visas tiesības ir aizsargātas. Nevienu šīs grāmatas daļu nevar atgūt, glabāt meklētājprogrammā vai jebkādā veidā vai jebkādā veidā pārraidīt bez iepriekšēja rakstiska izdevēja atļaujas, izņemot īsus citātus, kas ievietoti kritiskos rakstos vai pārskatos. Šīs grāmatas sagatavošana tika pielikta visas pūles, lai nodrošinātu sniegtās informācijas precizitāti. Tomēr šajā grāmatā ietvertā informācija nav pārliecinoša, ne skaidra, ne netieša. Ne autors, ne Orange Education Pvt Ltd., ne tā pārdevēji un izplatītāji nebūs atbildīgi par jebkādiem zaudējumiem, kas šajā grāmatā nodarīti, it kā netieši nodarīti. Orange Education Pvt Ltd. Viņš mēģināja sniegt zīmolam informāciju par visiem šajā grāmatā minētajiem uzņēmumiem un produktiem ar pareizu kapitāla izmantošanu. Tomēr Orange Education Pvt Ltd. nevar izraisīt šīs informācijas precizitāti. Vispārīgi aprakstošie vārdi, reģistrētie vārdi, preču zīmes, pakalpojumu zīmes utt. Šī publikācija nenozīmē, ka pat tad, ja nav īpaša paziņojuma, ka šādi vārdi neattiecas uz attiecīgajiem aizsardzības likumiem un citām tiesiskām darbībām, tāpēc tāpēc ir brīva lietošana. Pirmoreiz paziņoja: 2023. decembris Izlaists: Orange Education Pvt Ltd, AVA Šajā grāmatā ir iekļauti dažādi laika līniju analīzes un prognozēšanas aspekti, izmantojot python valodu, uzsverot laika līniju analīzes nozīmi no rūpnieciskā viedokļa detalizētas analīzes un prognozēšanas jomā, izmantojot reālu laiku un nepieciešamos piemērus. Šīs grāmatas galvenais mērķis ir sniegt detalizētu laika analīzes paketi un prognozēt pašreizējam digitālajam tirgum nepieciešamās metodes un attīstīt biznesa iespējas, izmantojot dažādas metodes no AIML perspektīvas. Šīs grāmatas mērķis ir apvienot laika līnijas un prognozēt problēmu paziņojumus dažādās nozarēs un parādīt, kā sniegt risinājumus, izmantojot pieejamos rīkus, tehnoloģijas un veiksmes stāstus. Šī grāmata sola, ka līdz lasīšanas beigām lasītāji sapratīs laika līnijas un prognozēšanas metodes, kā arī iemācīsies analizēt, izstrādāt un uzraudzīt risinājumus. Šī grāmata tiek pasniegta iesācējiem, brokeriem un praktiķiem, kas saistīti ar ar datiem saistītas jomas, piemēram, datu analītiķi, datu zinātnieki un mašīnmācīšanās inženieri, kā arī tie, kas iesaistīti laika līniju analīzē un prognozēšanā. Tiek pieņemts, ka lasītājiem ir pamatzināšanas par programmēšanas valodām (C, C ++, Python), datu struktūrām, statistiku un vizualizācijas koncepcijām. Šantababu Pandianam ir bakalaura grāds elektronikā un komunikāciju inženierijā, kam seko trīs maģistra grādi - MTECH, MBA un M.S. - no prestižās Indijas universitātes. Turklāt viņš absolvēja maģistra grādu mākslīgajā intelektā un mašīnmācībā no Teksasas universitātes, kā arī ar Indijas Tehnoloģiju institūta Guwafatati maģistra sertifikātu. Ar vairāk nekā 21 gadu ilgu informācijas tehnoloģiju (IT) pieredzi Šantababu specializējas datu inženierijas un analīzes risinājumos, attīstībā un ieviešanā, izmantojot mobilās metodoloģijas, un uzkrāj sarežģītus biznesa inteliģences (BI) datu modeļus un datu zinātniskus produktus dažādiem klientiem visā Lielbritānijā un ASV reģionos. Ponmalar ir akadēmiķis, kurā ir vairāk nekā 25 gadu ilga āra un lauka pieredze informācijas un komunikāciju inženierijā, ieskaitot optisko komunikāciju, tīklus, mašīnu apguvi un datoru redzi. Annas universitātē viņa saņēma doktora grādu informācijas un komunikāciju inženierijā. Viņa tiek atzīta par vadītāju un vada daudzus PG un doktorantus. Daudzos slavenajos žurnālos un konferencēs viņa publicēja vairāk nekā 30 pētījumu dokumentus. Tās interese atjaunināt jaunākās tendences un tehnoloģijas ir pasūtījusi tai lasīt un pārskatīt dažādu izdevēju rakstus un grāmatas. Vidhya Veerabahu ir Sriperumbur Sriumbur Sri Venkateswara Inženierzinātņu koledžas profesors un menedžeris. Ar vairāk nekā 23 gadu pieredzi datu zinātnē un dabiskās valodas apstrādē (NLP) viņa ir eksperte šajās jomās. Tas izmantoja statistiskās, semantiskās un kontekstuālās metodes, lai automatizētu dažādus specifiskus izglītības nozares procesus. Turklāt tā ir izstrādājusi vairākas intelektuālas mobilās programmas, lai sniegtu sabiedrības izaicinājumu risinājumus un palīdzētu organizācijai analizēt labākas lēmumu pieņemšanas tendences. Viņa publicēja un iesniedza vairāk nekā 40 dokumentus starptautiskos žurnālos un konferencēs. Autortiesības 2023, Orange Education Pvt Ltd, AVA Visas tiesības ir aizsargātas. Nevienu šīs grāmatas daļu nevar atgūt, glabāt meklētājprogrammā vai jebkādā veidā vai jebkādā veidā pārraidīt bez iepriekšēja rakstiska izdevēja atļaujas, izņemot īsus citātus, kas ievietoti kritiskos rakstos vai pārskatos. Šīs grāmatas sagatavošana tika pielikta visas pūles, lai nodrošinātu sniegtās informācijas precizitāti. Tomēr šajā grāmatā ietvertā informācija nav pārliecinoša, ne skaidra, ne netieša. Ne autors, ne Orange Education Pvt Ltd., ne tā pārdevēji un izplatītāji nebūs atbildīgi par jebkādiem zaudējumiem, kas šajā grāmatā nodarīti, it kā netieši nodarīti. Orange Education Pvt Ltd. Viņš mēģināja sniegt zīmolam informāciju par visiem šajā grāmatā minētajiem uzņēmumiem un produktiem ar pareizu kapitāla izmantošanu. Tomēr Orange Education Pvt Ltd. nevar izraisīt šīs informācijas precizitāti. Vispārīgi aprakstošie vārdi, reģistrētie vārdi, preču zīmes, pakalpojumu zīmes utt. Šī publikācija nenozīmē, ka pat tad, ja nav īpaša paziņojuma, ka šādi vārdi neattiecas uz attiecīgajiem aizsardzības likumiem un citām tiesiskām darbībām, tāpēc tāpēc ir brīva lietošana. Pirmoreiz paziņoja: 2023. decembris Izlaists: Orange Education Pvt Ltd, AVA