Data Science mit SAP HANA Das umfassende Handbuch
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SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-9033-3
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SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-9034-0
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SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-9036-4
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SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-9037-1
Mit SAP HANA, SAP HANA Cloud und SAP Data Warehouse Cloud ist viel mehr möglich als das Speichern großer Datenmengen. In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie die Automated Predictive Library (APL) und die Predictive Analysis Library (PAL) einsetzen können, um komplexe Auswertungen vorzunehmen und Vorhersagen zu treffen. Praktische Beispiele zu Klassifizierung, Textanalyse, Clustering, Regression u.v.m. zeigen Ihnen die vielfältigen Möglichkeiten auf und lassen sich direkt auf Ihre Anwendungsfälle übertragen.
- Advanced Analytics, Machine Learning und Predictive Analytics
- Praktische Beispiele für den Einsatz von PAL, APL und mehr
- Für SAP HANA, SAP HANA Cloud und SAP Data Warehouse Cloud
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Programmierbeispiele als Download
Hier finden Sie die Programmierbeispiele aus dem Buch zum Herunterladen und ausprobieren..
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SAP HANA als Data-Science-Umgebung
Erfahren Sie, welche Möglichkeiten Ihnen SAP HANA für Machine Learning, Predictive Analytics und künstliche Intelligenz bereitstellt und wie Sie die Cloud- oder On-Premise-Umgebung für Ihre Analysen vorbereiten.
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Daten laden und einsetzen
Welche Schnittstellen und Werkzeuge für Data Scientists unterstützt SAP HANA? Wie können Daten manuell geladen werden? Wie gehen Sie die explorative Datenanalyse an? Die Autoren zeigen Ihnen alle Schritte von der Datenvorbereitung bis zur Auswertung.
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Beispiele direkt aus der Praxis
Profitieren Sie von den Erfahrungen der Autoren aus zahlreichen Data-Science-Projekten! Für die wichtigsten ML-Algorithmen finden Sie ausführliche Anleitungen - von A wie Ausreißer-Analyse bis Z wie Zeitreihen.
Aus dem Inhalt
- Was ist Data Science?
- SAP HANA, SAP HANA Cloud und SAP Data Warehouse Cloud
- Python, R und SQL
- Univariate und multivariate Analyse
- Datenvorbereitung
- Automated Predictive Library
- Predictive Analytics Library
- Geodaten-, Graph- und Textanalyse
- Trainieren und Anwenden von Data-Science-Modellen
- Integration in Geschäftsprozesse und -anwendungen
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