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行銷資料科學實務|使用Python與R
  作者: Yoon Hyup Hwang 價格: 580   書號: ACD019500
已經有越來越多的公司採用資料科學與機器學習來輔助行銷活動的進行。本書將告訴您,如何有效地運用數據,制定更有效率的行銷策略。

本書可以幫助您了解:
.如何使用Python或R計算KPI並產生視覺化圖表
.如何利用資料科學找出行銷活動的成功因素
.如何使用機器學習預測客戶行為
.如何提供客戶成交率最高的產品建議
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Power BI零售大數據分析應用(第二版)-強化工作效率,掌握市場先機!
  作者: 謝邦昌、蘇志雄、宋龍華 價格: 600   書號: ACD018631
前行政院長 張善政、台灣微軟首席技術與策略長 丁維揚 專文推薦!
.落實用戶型商業智慧,完整Power BI模組介紹,人人簡單實做大數據
.主題式實戰演練逐步操作、增進學習效率,提升決策能力,成為專業大數據顧問


*完整闡述零售大數據分析概論應用模式。
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用Excel學Python資料分析
  作者: 張俊紅 價格: 450   書號: ACD019600
結合資料分析與Python、Excel
集Python、Excel、資料分析為一體是本書的最大特色。本書圍繞整個資料分析的基本流程,分別說明使用Excel與使用Python如何完成。內容包括:Python環境配置、Python基礎知識、資料來源的取得、資料概覽、資料預處理、數值操作、資料運算、時間序列、資料分組、樞紐分析
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PowerBI商業智慧分析
  作者: 集英信誠 胡百敬、黃雅玲 價格: 580   書號: ACD020900
業界頂尖顧問教您如何用PowerBI進行資料分析
商業智慧(Business Intelligence BI)在這幾年一直都是顯學,因為企業希望能夠在決策時,即時取得有效的輔助資訊,以因應越來越快速的變遷與越來越複雜的商業邏輯。而這些資訊能夠改善整個團隊乃至於企業的決策品質與效率,或是更了解客戶的特性,提供更貼心的服務。
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生成深度學習|訓練機器繪畫、作曲、寫作與玩遊戲
  作者: David Foster 價格: 580   書號: A624
生成建模是 AI 最熱門的主題之一。現在已經能教導機器來達到媲美人類的水準,例如繪畫、寫作與作曲。本書可以幫助機器學習工程師與資料科學家理解如何重建生成深度學習模型中那些令人驚豔的範例,像是變分自動編碼器、生成對抗網路(GAN)、編碼器-解碼器模型與世界模型。

本書示範了各種技術的運作方式,從運用Keras說明深度學
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誰在帶風向、玩精準行銷|認知駭客如何操弄人心
  作者: Kris Shaffer 價格: 380   書號: ACD019900
▌揭露假新聞的操作手段
本書將告訴您,在社群媒體時代,演算法、心理學的濫用如何激化人類的偏見,影響輿論,甚至左右選舉的結果。

▌什麼是「認知駭客」
任何基於統計數據而部分或完全做成結論的系統,都可透過操縱統計數據來左右遊戲規則,人類大腦的運作方式也是如此。隨著時間推移,我們的認知會整合成「類化」的模式,這些模式也
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機器學習|特徵工程
  作者: Alice Zheng, Amanda Casari 價格: 520   書號: A627
資料科學家需學的原理與技術

"資料前置處理和特徵工程已經被認為是許多應用中模型效能的主要推手。我很高興終於有一本專書來談論這個主題。Alice和Amanda詳細解釋了許多常用技術的精妙細節。"
—Andreas C. Müller
哥倫比亞大學機器學習講師
scikit-learn核心開發者

特徵工程是機
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圖解!一次搞懂資料庫
  作者: 小笠原種高 價格: 450   書號: ACD018900
無論是工作或是日常生活中,幾乎所有人都會用到資料庫。特別是涉足IT 領域的讀者,了解資料庫應該會成為您的強大武器。

以技術麻瓜也能聽懂的方式,配合大量的圖說明資料庫設計與資料庫系統開發的概念

用對話的方式學習資料庫
本書將和喵太與大衛這兩名人物一起認識所有與資料庫相關的基礎知識,從「資料庫究竟是
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SQL Server 2019/2017資料庫設計與開發實務
  作者: 陳會安 價格: 620   書號: AED003900
陳會安老師多年扎實功力在本書中體現,相信除了對學校資料庫相關課程是一本很好的教材之外,對資料庫開發人員來說更是一本深入淺出的好工具書。
--台灣微軟產品行銷資深經理 廖育萱 專業推薦


*完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能,幫助你精通SQL Ser
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精通機器學習|使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第二版
  作者: Aurélien Géron 價格: 1200   書號: A590
建立智慧系統的概念、工具與技術

“這是一本卓越的機器學習資源,有清楚、直觀的解說,以及大量實用技巧。”
—François Chollet
Keras作者,《Deep Learning with Python》作者

“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法;建議想要實際運用ML的人都要看這本書。”
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