Machine Learning mit SAP HANA
Autor Benedict Baurde Limba Germană Paperback – 27 sep 2022
Subliniem că Machine Learning mit SAP HANA se plasează pe linia practică a volumului Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen de Sascha Kersken, dar cu focus pe domeniul specific al analizei predictive în interiorul platformei SAP. În timp ce alte resurse tratează învățarea automată ca pe un concept abstract sau general, această lucrare, publicată în limba germană de Espresso Tutorials GmbH, oferă o perspectivă tehnică asupra modului în care algoritmii pot fi executați direct acolo unde se află datele, eliminând nevoia de transferuri costisitoare de informații. Notăm cu interes modul în care Benedict Baur își folosește expertiza matematică riguroasă — vizibilă în lucrările sale anterioare precum Elliptic Boundary Value Problems and Construction of Lp-Strong Feller Processes with Singular Drift and Reflection — pentru a simplifica procese complexe de data science în context enterprise. Comparativ cu SAP S/4 HANA-Systeme in Hyperscaler Clouds de André Bögelsack, care se concentrează pe infrastructură și cloud, volumul de față prioritizează logica de procesare și integrarea bibliotecilor PAL (Predictive Analysis Library) și APL (Automated Predictive Library). Suntem de părere că structura celor 316 pagini este optimizată pentru consultare rapidă, oferind specificații concrete pentru dezvoltatorii care doresc să implementeze modele de regresie sau clasificare fără a părăsi mediul de dezvoltare SAP.
Preț: 191.21 lei
Preț vechi: 239.02 lei
-20%
Carte indisponibilă temporar
Specificații
ISBN-10: 3960121237
Pagini: 316
Dimensiuni: 153 x 205 x 17 mm
Greutate: 0.52 kg
Editura: Espresso Tutorials GmbH
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte profesioniștilor IT și consultanților SAP care doresc să treacă de la simpla gestionare a datelor la generarea de previziuni valoroase. Cititorul câștigă o înțelegere tehnică profundă a capabilităților native de Machine Learning din SAP HANA, primind un ghid practic pentru optimizarea proceselor de afaceri prin analiză avansată de date, totul într-un format compact și aplicat.
Despre autor
Benedict Baur este un autor cu o pregătire academică și tehnică diversă, demonstrând o capacitate remarcabilă de a naviga între domenii abstracte și aplicații practice. Portofoliul său include atât cercetări matematice avansate despre procesele Feller și analiză funcțională, cât și lucrări cu caracter spiritual. Această rigoare matematică este transferată cu succes în domeniul tehnologiei informației, unde Baur se specializează în soluții complexe de procesare a datelor și Machine Learning pentru ecosistemul SAP, oferind claritate teoretică implementărilor software de ultimă generație.
Notă biografică
Er hat an der Technischen Universität Kaiserslautern Mathematik studiert und dort promoviert. Nebenberuflich hält er an diversen Hochschulen Vorlesungen in den Bereichen Mathematik und Data Science.
Descriere scurtă
Machen Sie sich mit den beiden zentralen Bausteinen vertraut: Predictive Analysis Library (PAL) und Automated Predictive Library (APL). Während die PAL ermöglicht, einzelne Prozeduren flexibel miteinander zu verknüpfen, um komplexe Szenarien abzubilden, bietet die APL insbesondere automatisierte ML-Szenarien, wie Klassifikationen, Regressionen, Cluster- oder Zeitreihenanalysen. Außerdem lernen Sie Python-Tools, z. B. das Jupyter Notebook, und Techniken für Text-Mining sowohl in SQL-Script als auch in Python kennen.
Immer wieder werden die Funktionen und Algorithmen am durchgängigen betriebswirtschaftlichen Beispiel einer Abwanderungsanalyse/Kündigungsvorhersage praktisch veranschaulicht. Dabei lernen Sie einzuschätzen, wie Sie diese Techniken für eigene Szenarien einsetzen und etwaige Hürden bei der Implementierung leichter überwinden.
- Predictive Analysis und Automated Predictive Library in SQLScript und Python
- Klassifikations- und Cluster-Analysen
- Explorative Datenanalysen und Machine Learning im Jupyter Notebook
- Text Mining