Loading
Cover of Machine Learning with Qlik Sense: Utilize different machine learning models in practical use cases by leveraging Qlik Sense
English Unordered یادگیری ماشین

Machine Learning with Qlik Sense: Utilize different machine learning models in practical use cases by leveraging Qlik Sense

Hannu Ranta

Hannu Ranta

4.5 / 5

0 نظر

2023

سال انتشار

242

صفحه

668

بازدید

مقدمه‌ای بر کتاب "Machine Learning with Qlik Sense" کتاب "Machine Learning with Qlik Sense" دریچه‌ای نو برای ترکیب دنیای Machine Learning با ابزارهای تجزیه و تحلیل داده مانند Qlik Sense است. این کتاب برای متخصصین داده، تحلیل‌گران و کسانی که می‌خواهند قدرت علم داده

درباره این کتاب

مقدمه‌ای بر کتاب "Machine Learning with Qlik Sense"

کتاب "Machine Learning with Qlik Sense" دریچه‌ای نو برای ترکیب دنیای Machine Learning با ابزارهای تجزیه و تحلیل داده مانند Qlik Sense است. این کتاب برای متخصصین داده، تحلیل‌گران و کسانی که می‌خواهند قدرت علم داده را در فرآیندهای کاری خود به کار بگیرند، طراحی شده است. هدف اصلی این کتاب ارائه راهنمایی جامع و عملی برای یادگیری نحوه استفاده از مدل‌های Machine Learning در کنار قابلیت‌های قدرتمند Qlik Sense است.

خلاصه‌ای از کتاب

در این کتاب، با ابزارهای پیشرفته و تکنیک‌های مدرن در ترکیب Machine Learning و Qlik Sense آشنا می‌شوید. اولین فصل‌ها شما را با اصول اولیه Qlik Sense و روش ادغام آن با Machine Learning آشنا می‌کنند. اطلاعات دقیقی درباره تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و بدون نظارت (Unsupervised Learning) ارائه شده و روش عملی ایجاد مدل‌ها با استفاده از Platformهایی مانند Python (با کتابخانه‌هایی مثل scikit-learn) و R توضیح داده می‌شود.

علاوه بر این، شما یاد خواهید گرفت که چطور نتایج پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های مبتنی بر Machine Learning را به طور موثر و بصری بر روی داشبوردهای Qlik Sense ارائه دهید. نویسنده، مثالی از یک فرآیند پایان به پایان شامل پاکسازی داده‌ها، مدل‌سازی، ارزیابی، و ارائه‌ نهایی نتایج را به وضوح توضیح می‌دهد. چه شما تازه‌کار باشید و چه یک متخصص باتجربه، این کتاب به شما ابزارهای لازم برای موفقیت را ارائه خواهد داد.

موارد کلیدی کتاب

  • یادگیری یکپارچه‌سازی Machine Learning با Qlik Sense به صورت گام‌به‌گام
  • آشنایی با الگوریتم‌های شناخته‌شده مانند Random Forest، SVM و Gradient Boosting
  • بهینه‌سازی گزارش‌ها، داشبوردها و روندهای تصمیم‌گیری با استفاده از AI
  • بررسی نکات عملی و چالش‌های رایج در تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • روش مدیریت و ترکیب داده‌های حجیم و چندمنبعی با قابلیت‌های Qlik Sense

نقل قول‌های معروف از کتاب

"Integrating Machine Learning into day-to-day business intelligence can unlock insights that were once invisible to the naked eye."

"Simplicity is key when deploying complex Machine Learning models. Qlik Sense ensures that simplicity without sacrificing functionality."

"Data-driven decisions are not the future—they are the present. Machine Learning and Qlik Sense make this reality possible."

چرا این کتاب اهمیت دارد؟

در دنیای امروز، اطلاعات تبدیل به مهم‌ترین دارایی شرکت‌ها شده است. بدون تحلیل دقیق این داده‌ها، بهره‌برداری کامل از فرصت‌ها و مدیریت ریسک‌ها غیرممکن خواهد بود. کتاب "Machine Learning with Qlik Sense" به شما دانش لازم برای استفاده از داده‌های سازمانی به بهترین شکل ممکن را ارائه می‌کند.

این کتاب با ترکیب دو حوزه‌ی قدرتمند، یعنی Machine Learning و ابزارهای تجسم داده، شما را قادر می‌سازد تا به تحلیل‌های سطح بالاتر و تصمیم‌گیری‌های بهینه دست یابید. همچنین تمرکز بر ارائه موارد عملی باعث می‌شود تا بتوانید مهارت‌های خود را در دنیای واقعی اجرا کنید.

از آنجا که این کتاب تنها به مباحث نظری نمی‌پردازد و بیشتر بر جنبه‌های واقعی تعبیه مدل‌های Machine Learning و استفاده از آن‌ها در Qlik Sense متمرکز است، مخاطبان آن می‌توانند نتیجه‌ی آموزش‌ها را بلافاصله در زمینه‌های کاری خود مشاهده کنند.

از این کتاب بپرس

پرسشت با عنوان و نویسنده همین کتاب برای دستیار ارسال می‌شود. هر پاسخ ۲ امتیاز مصرف می‌کند.

وارد شوید تا بتوانید از دستیار کتاب بپرسید.

نظر خوانندگان

0 نظر · میانگین 4.5 از ۵

هنوز نظری ثبت نشده

اگر این کتاب را خوانده‌اید، تجربه‌تان را با دیگران به اشتراک بگذارید.

نظر خودت را بنویس

وارد شوید تا نظر خود را ثبت کنید.

پرسش و پاسخ خوانندگان

سؤال مشخص بپرس و از تجربه جامعه استفاده کن.

وارد شوید تا سؤال بپرسید یا پاسخ بدهید.

هنوز پرسشی ثبت نشده

اولین سؤال روشن و مفید را شما مطرح کنید.

منابع مرتبط برای ادامه همین مسیر.