Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Starting Data Analytics with Generative AI and Python de Artur Guja

Starting Data Analytics with Generative AI and Python

Autor Artur Guja, Marlena Siwiak, Marian Siwiak
en Limba Engleză Paperback – 19 noi 2024

În domeniul data analytics, integrarea inteligenței artificiale generative nu mai este o opțiune, ci o necesitate pentru eficiență. Găsim în lucrarea Starting Data Analytics with Generative AI and Python un ghid tehnic extrem de aplicat, care transformă promisiunile teoretice ale AI în fluxuri de lucru concrete. Suntem de părere că valoarea acestui volum rezidă în abordarea sa pragmatică: autorii Artur Guja, Marlena Siwiak și Marian Siwiak nu se limitează la prezentarea unor comenzi, ci construiesc o metodologie prin care ChatGPT devine un copilot capabil să scrie cod Python, să curețe seturi de date complexe și să asigure suport în inferența statistică.

Abordarea diferă de Data Science and Analytics with Python de Jesus Rogel-Salazar prin focalizarea intensă pe scurtarea ciclului de dezvoltare — mai puțin abstract, mai mult aplicabil în sarcinile cotidiene de business. În timp ce alte titluri similare tratează AI ca pe un subiect de studiu, această carte publicată de Manning Publications o tratează ca pe o unealtă de productivitate, raportând reduceri ale timpului de lucru de până la 75%. Reținem structura logică a capitolelor care ghidează cititorul de la scrierea unor prompturi eficiente până la optimizarea performanței și scalare. Un element distinctiv este onestitatea tehnică: autorii dedică spațiu generos riscurilor, erorilor de logică ale modelelor lingvistice și strategiilor de atenuare a acestora, oferind o intuiție vitală despre limitele tehnologiei actuale. Este un manual de utilizare a Python-ului asistat de AI, esențial pentru cei care doresc să treacă de la simpla manipulare a datelor la analize strategice complexe într-un timp record.

Citește tot Restrânge

Preț: 31129 lei

Preț vechi: 38911 lei
-20%

Puncte Express: 467

Carte disponibilă

Livrare economică 02-16 mai
Livrare express 18-24 aprilie pentru 7046 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781633437210
ISBN-10: 1633437213
Pagini: 360
Dimensiuni: 185 x 234 x 20 mm
Greutate: 0.41 kg
Editura: Manning Publications

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui analist de date sau programator Python care dorește să își maximizeze productivitatea folosind ChatGPT. Veți câștiga o metodologie clară pentru a automatiza sarcinile repetitive de curățare și analiză, învățând în același timp cum să verificați critic rezultatele generate de AI. Este resursa ideală pentru a învăța să construiți pipeline-uri de date moderne, sigure și extrem de rapide.

Descriere

Accelerate your mastery of data analytics with the power of ChatGPT. Whether you're a data novice or an experienced pro looking to do more work, faster, Starting Data Analytics with Generative AI and Python is here to help simplify and speed up your data analysis! Written by a pair of world-class data scientists and an experienced risk manager, the book concentrates on the practical analytics tasks you'll do every day. Inside Starting Data Analytics with Generative AI and Python you’ll learn how to: • Write great prompts for ChatGPT • Perform end-to-end descriptive analytics • Set up an AI-friendly data analytics environment • Evaluate the quality of your data • Develop a strategic analysis plan • Generate code to analyze non-text data • Explore text data directly with ChatGPT • Prepare reliable reports In Starting Data Analytics with Generative AI and Python you’ll learn how to improve your coding efficiency, generate new analytical approaches, and fine-tune data pipelines—all assisted by AI tools like ChatGPT. For each step in the data process, you’ll discover how ChatGPT can implement data techniques from simple plain-English prompts. Plus, you’ll develop a vital intuition about the risks and errors that still come with these tools. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF and ePub formats from Manning Publications. About the technology If you have basic knowledge of data analysis, this book will show you how to use ChatGPT to accelerate your essential data analytics work. This speed-up can be amazing: the authors report needing one third or even one quarter the time they needed before. About the book You’ll find reliable and practical advice that works on the job. Improve problem exploration, generate new analytical approaches, and fine-tune your data pipelines—all while developing an intuition about the risks and errors that still come with AI tools. In the end, you’ll be able to do significantly more work, do it faster, and get better results, without breaking a sweat. Assuming only that you know the foundations, this friendly book guides you through the entire analysis process—from gathering and preparing raw data, data cleaning, generating code-based solutions, selecting statistical tools, and finally creating effective data presentations. With clearly-explained prompts to extract, interpret, and present data, it will raise your skills to a whole different level. What's inside • Write great prompts for ChatGPT • Perform end-to-end descriptive analytics • Set up an AI-friendly data analytics environment • Evaluate the quality of your data • Develop a strategic analysis plan • Generate code to analyze non-text data • Explore text data directly with ChatGPT • Prepare reliable reports About the author Authors Artur Guja, Dr. Marlena Siwiak, and Dr. Marian Siwiak are experienced data scientists with backgrounds in business, scientific research, and finance. The technical editor on this book was Mike Jensen. Table of Contents 1 Introduction to the use of generative AI in data analytics 2 Using generative AI to ensure sufficient data quality 3 Descriptive analysis and statistical inference supported by generative AI 4 Using generative AI for result interpretations 5 Basic text mining using generative AI 6 Advanced text mining with generative AI 7 Scaling and performance optimization 8 Risk, mitigation, and tradeoffs Appendix A Specifying multiple DataFrames to ChatGPT v4 Appendix B On debugging ChatGPT’s code Appendix C On laziness and human errors