Análise preditiva: Aplicada para solução de problemas reais

Análise preditiva: Aplicada para solução de problemas reais

by Tiago Henrique Medeiros Mercante
Análise preditiva: Aplicada para solução de problemas reais

Análise preditiva: Aplicada para solução de problemas reais

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eBook

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Overview

A Série Universitária foi desenvolvida pelo Senac São Paulo com o intuito de preparar profissionais para o mercado de trabalho. Os títulos abrangem diversas áreas, abordando desde conhecimentos teóricos e práticos adequados às exigências profissionais até a formação ética e sólida. Análise preditiva: aplicada para solução de problemas reais oferece previsões e análises precisas que ajudarão a prever tendências do mercado e definir objetivos para solução dos problemas da organização. Em ciência, a análise de dados validou observações e hipóteses que geraram a teoria, a explicação. Dedico e dediquei metade da minha vida tentando encontrar a fórmula que me permitisse prever o comportamento de qualquer coisa que quisesse. Neste livro, eu reuni o que você precisa para prever diversos comportamentos do mercado em que atua. A obra preza pelo entendimento, pois você aprenderá a aplicar, exercitando-se com base nos inúmeros exemplos comentados e explicados linha a linha, e a como programar inteligências artificiais que irão trazer a vantagem que a organização necessita.

Product Details

ISBN-13: 9788539637973
Publisher: Editora Senac São Paulo
Publication date: 03/14/2023
Series: Série Universitária
Sold by: Bookwire
Format: eBook
Pages: 108
File size: 5 MB
Language: Portuguese

About the Author

Tiago Henrique Medeiros Mercante é engenheiro eletrônico. Mestre em engenharia eletrônica e computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Possui mais de dez anos como docente nos cursos de engenharia elétrica, eletrônica, computação e tecnologia da informação. É consultor em empresas de tecnologia, responsável pela implementação de inteligência preditiva e analítica; Inteligência Artificial. Pesquisador em computação quântica.

Table of Contents

Capítulo 1 – Introdução à estatística descritiva 1 Introdução à estatística descritiva 2 Introdução à linguagem R 3 Primeiros comandos com R 4 Distribuição de frequências 5 Medidas de tendência central: média e mediana 6 Medidas de dispersão: variância e desvio-padrão Considerações finais Referências Capítulo 2 – Distribuições de probabilidade 1 Distribuição binomial 2 Distribuição de Poisson 3 Distribuição normal Considerações finais Referências Capítulo 3 – Experimentos estatísticos 1 Distribuição t-Student 2 Teste A/B e teste de hipótese 3 Graus de liberdade 4 Chi-quadrado Considerações finais Referências Capítulo 4 – Regressão 1 Regressão linear simples 2 Regressão linear múltipla 3 Regressão linear logística Considerações finais Referências Capítulo 5 – Aprendizado supervisionado e classificação 1 1 Classificação 2 Naive Bayes 3 Árvores de decisão Considerações finais Referências Capítulo 6 – Aprendizado supervisionado e classificação 2 1 Redes neurais 2 KNN 3 Avaliação de modelos de classificação Considerações finais Referências Capítulo 7 – Aprendizado não supervisionado 1 Agrupamento com K-means 2 Agrupamento hierárquico 3 DBSCAN 4 PCA Considerações finais Referências Capítulo 8 – Mineração de dados complexos 1 Mineração de dados geoespaciais 2 Mineração de dados temporais 3 Mineração de dados multimídia Considerações finais Referências Sobre o autor
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