ขาย หนังสือ A Little Book of Big Data and Machine Learning ราคาที่ดีที่สุด

เอาตัวรอดอย่างไรในโลก Digital Disruption? สำนวนที่เรามักจะได้ยินคนในแวดวงนักธุรกิจพูดกันบ่อยๆ ว่า “ปลาใหญ่กินปลาเล็ก” แต่วันนี้เราต้องเปลี่ยนสำนวนเสียใหม่ว่า “ปลาเร็วกินปลาช้า” เพราะหากวันนี้ธุรกิจของคุณ ยังคงใช้การตัดสินใจ โดยการวิเคราะห์จากรายงานสรุป (Report) ที่มีมนุษย์จัดทำขึ้นตามรอบการประชุม หรือยังคงพัฒนาสินค้าหรือบริการเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้ากลุ่มเดิมไปเรื่อยๆ แล้วล่ะก็ คุณก็กำลังสูญเสียความได้เปรียบในการแข่งขัน (Competitive Advantage) ที่อาจถึงขั้นถูกกำจัดออกไปเมื่อไรก็ได้ เพราะธุรกิจยุคใหม่ในทุกวันนี้ มุ่งเน้นการเรียนรู้ที่จะสร้างระบบช่วยในการตัดสินใจ (Decision) และพยากรณ์อนาคต (Prediction) โดยอาศัยข้อมูลระดับ Big Data ที่ถือเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้าง “การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML)” ซึ่งจะช่วยให้ “ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligent: AI)” ทรงภูมิปัญญาอย่างแท้จริง โดย ML ก็คือ ระบบที่ถูกสร้างขึ้นมาให้สามารถเรียนรู้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยที่ไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์เข้าไปเกี่ยวข้อง ถูกนำมาใช้เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) การคาดการณ์อนาคต (Forecasts) เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจหรือการตัดสินใจอัตโนมัติ (Support for Decisions & Automated Decisions) รายละเอียดหนังสือ Big data เล่มนี้ 1. ผู้เขียนมีประสบการณ์ในการสอนในคณะวิศวกรรมศาสตร์และเป็นที่ปรึกษาบริษัทเอกชนมากกว่า 15 ปี 2. มีใบ CERTIFICATES ว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์ RapidMiner Analyst 3. เนื้อหา for Everyone อ่านง่ายสำหรับทุกคนที่อยากรู้เรื่อง Big Data & Analytics ข้อมูลสินค้า ISBN :9786164871380 Barcode :9786164871380 ขนาดหนังสือ :17 x 22.86 ซม. ความหนาสินค้า :0.8 ซม. น้ำหนัก :326 กรัม จำนวนหน้า :152 หน้า วันวางจำหน่าย :23/07/63 นักเขียน :ดร.เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา บรรณาธิการ :ภีรพล คชาเจริญ สารบัญ CHAPTER 1 ยุคของการล้มกระดาน (TIME TO DISRUPT!) เมื่อธุรกิจถูกบังคับให้ต้องเปลี่ยนทิศทาง เอาตัวรอดอย่างไรในโลก Digital Disruption? เส้นทางใหม่สู่อนาคต (Building New Pathways to the Future) CHAPTER 2บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ (BIG DATA & ANALYTICS) Big Data & Analytics: Finance and Banking Use Cases Big Data & Analytics: Telecommunication Use Cases Big Data & Analytics: Retail Use Cases Big Data & Analytics: Healthcare Use Cases Big Data & Analytics: Agriculture Use Cases Big Data & Analytics: Entertainment Use Cases Big Data & Analytics: Real Estate Use Cases CHAPTER 3 ข้อมูล (DATA) Analytics เพื่อหา Insights กับการตลาดยุค Big Data ข้อมูลกับการแบ่งประเภท (Data Types) ประเภทข้อมูลแบ่งตามแหล่งที่มา (Types of Data Sources) ประเภทข้อมูลแบ่งตามลักษณะบุคคล (Type of Data Personalization) CHAPTER 4 เทคโนโลยีบิ๊กดาต้า (BIG DATA TECHNOLOGY) ก้าวออกจากปัญหาด้วย Smart Tech Database Management: แนวคิดและการออกแบบ เทคโนโลยีที่เกิดมาเพื่อ BIG DATA Scaling out Hadoop Hive Spark NoSQL Data Lake CHAPTER 5 การวิเคราะห์ข้อมูล (DATA ANALYTICS) Big Data & Analytics ช่วยพลิกธุรกิจอย่างไร ก้าวใหม่ของการวิเคราะห์ข้อมูล (The Progression of Analytics) Timeline การวิเคราะห์ข้อมูลในทางธุรกิจ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) การหาความสัมพันธ์ (Association) ระบบแนะนำ (Recommendation System) การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Segment and Clustering) การจำแนกประเภทของข้อมูล (Classification) การทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data Analytics) CHAPTER 6 กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและกรณีศึกษา (DATA ANALYTICS PROCESS & CASE STUDY) การใช้ Data Analytics เพื่อยกระดับธุรกิจสู่ Business Intelligence การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Mining กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ CRISP-DM ขั้นตอนการทำ CRISP-DM Process สิ่งที่ต้องพึงระวังในการทำ CRISP-DM Process Case Study: การประยุกต์ใช้ Data Analytics กับธุรกิจ E-Commerce ตัวอย่างการทำ Analytics ด้วย CRISP-DM Process บทสรุปเรื่อง Big Data และ Analytics