Машинное обучение сквозь призму Excel. Примеры и упражнения. Хун Чжоу

Машинное обучение часто кажется сложной и требующей глубоких знаний в программировании и математике. Однако Хун Чжоу предлагает уникальный подход: изучение алгоритмов без написания кода, используя Microsoft Excel.

Эта книга разбирает ключевые методы машинного обучения с пошаговыми объяснениями, графиками и упражнениями. Автор показывает, как применять Excel для анализа данных, прогнозирования, кластеризации и других задач, что делает книгу доступной даже для тех, кто не знаком с Python, R или специализированными ML-библиотеками.

Что внутри?

✅ Основы машинного обучения – ключевые понятия, типы алгоритмов, работа с данными
✅ Линейная и логистическая регрессия – прогнозирование и моделирование зависимостей
✅ Кластеризация (K-means, иерархическая) – группировка данных без предварительных меток
✅ Методы классификации – деревья решений, Naïve Bayes, kNN
✅ Анализ главных компонент (PCA) – сокращение размерности данных
✅ Прогнозирование временных рядов – тренды, сезонность, скользящее среднее
✅ Работа с Excel-функциями и инструментами – надстройки Power Query, Solver, Data Analysis
✅ Практические кейсы и упражнения – реальные примеры использования ML в бизнесе и аналитике

Для кого эта книга?

• Бизнес-аналитиков и специалистов по данным, которые хотят освоить ML без программирования
• Финансистов, маркетологов и экономистов, работающих с прогнозами и моделями данных
• Студентов и преподавателей, которым нужен доступный путь в машинное обучение
• Любого, кто хочет понять основы AI, не погружаясь в сложный код

Почему стоит прочитать?

✔ Простой язык и доступные объяснения – идеально для новичков
✔ Не требует знания Python или R – все примеры на основе Excel
✔ Реальные кейсы и практические задачи – полезно для бизнеса и аналитики
✔ Освоение ML-инструментов без сложных вычислений

Если вы хотите разобраться в машинном обучении, но боитесь сложных алгоритмов и программирования, эта книга — ваш идеальный старт!