Hands-on machine learning with Microsoft Excel 2019 : build complete data analysis flows, from data collection to visualization / Julio Cesar Rodriguez Martino.

Incluye índice.

Section 1. Machine learning basics ; Chapter 1. Implementing machine learning algorithms technical requirements ; Chapter 2. Hands-on examples of machine learning models ; Section 2. Data collection and preparation ; Chapter 3. Importing data into Excel from different data sources ; Chapter 4. Data cleansing and preliminary data analysis ; Chapter 5. Correlations and the importance of variables ; Section 3. Analytics and machine learning models ; Chapter 6. Data mining models in Excel hands-on examples ; Chapter 7. Implementing time series ; Section 4. Data visualization and advanced machine learning ; Chapter 8. Visualizing data un diagrams, histograms, and maps ; Chapter 9. Artificial neural network ; Chapter 10. Azure and Excel- machine learning in the cloud ; Chapter 11. The future of machine learning automatic data analysis flows. .

El libro comienza con una introducción general al aprendizaje automático, haciendo que cada concepto sea claro y comprensible. Luego, muestra cada paso de un proyecto de aprendizaje automático, desde la recopilación de datos, la lectura de diferentes fuentes de datos, el desarrollo de modelos y la visualización de los resultados utilizando las funciones y ofertas de Excel. En cada capítulo, hay varios ejemplos y ejercicios prácticos que le mostrarán al lector cómo combinar funciones de Excel, complementos y conexiones a bases de datos y servicios en la nube para alcanzar el objetivo deseado: construir un flujo de análisis de datos completo. Se muestran diferentes modelos de aprendizaje automático, adaptados al tipo de datos a analizar. Al final del libro, se presentan al lector algunos casos de uso avanzados que utilizan el aprendizaje automático automatizado y la red neuronal artificial, que simplifica la tarea de análisis y representa el futuro del aprendizaje automático.