Samenvattingen Data Science for Business

Het document bevat een volledige samenvatting van de theorielessen Business Intelligence aangevuld met lesnotas. Het vak wordt gegeven in het 3de jaar en schakeljaar handelswetenschappen aan de Ugent. In het document zal je een korte inhoudstafel (begin), uitgebreide (einde) en een volledige uitgeschreven samenvatting terugvinden gemaakt aan de hand van de live lessen en videos online. Met deze samenvatting werd voor dit vak een score van 16/20 gehaald op het examen.

TOPsamenvatting op basis van LESNOTITIES + BOEK Deze samenvatting bevat alles wat je moet weten om te SLAGEN voor het examen. Het is een overzichtelijke weergave in chronologische volgorde volgens de lessen.

This summary comprises all subjects for the course strategy analytics, containing both summary of the book and lecture notes.

Complete summary of: - Book: Data Science for Business (Provost & Fawcett) - Case studies summary and answers (P. Snoeren) All exam materials needed next to the lecture slides!

Dit is een samenvatting van het boek "Data Science for Business" dat werd gebruikt bij het vak "Business Intelligence". Daarnaast bevat het ook lesnotities van de colleges van Len Lemeire. Door enkel deze samenvatting te studeren ben ik met 19/20 geslaagd.

Are you struggling to keep up with the Data Science course? Do you find it challenging to stay on top of all the lecture material and required readings and does it take you an incredible amount of time the summaries all chapters from the book? Look no further than this complete and detailed summary! This comprehensive document includes all lecture slides and a detailed summary of every chapter from the textbook, Data Science for Business by Foster Provost and Tom Fawcett. This document is th...

Behaalde score: (17/20); Kwalitatieve, uitgebreide, duidelijke, allesomvattende (alle behandelde hoofdstukken) (128p) samenvatting (in Engels) van het vak Data Mining gebaseerd op het handboek, eigen notities en de slides. Recentelijk geschreven en gebruikt (2022).

Samenvatting van alle theorie van het vak business intelligence (het boek en de video's oo ufora). Enkel de practicum video's zijn hier niet in verwerkt, het bevat wel alle theorie en formules. Behaalde zelf 17/20 met enkel deze sv en de practicum video's.

This summary consists of the slide supplemented by my own notes and clarifications.

Summary of all chapters book 'Data Science for Business' and all papers given in the course syllabus. Includes examples, figures, charts and youtube videos for better understanding of the concepts. Based on Strategy Analytics course, Master Strategic Management - Consultancy, Tilburg University

This document serves as a study guide for the Strategy Analytics course, synthesizing concepts from the Data Science for Business textbook and lecture slides.

Een duidelijke, gestructureerde en overzichtelijke samenvatting van het vak Business Intelligence, gegeven aan de UGent in het 3e jaar (& schakeljaar) Handelswetenschappen. De samenvatting bevat zowel theorie als oefeningen en voorbeelden. Heel veel succes met het studeren!

Dit is een samenvatting van de lesopnames van het vak Business Intelligence, gegeven in de 3e bachelor + schakeljaar handelswetenschappen. Zowel de theorielessen als de praktijklessen worden samengevat in dit document.

This summary consists of the slide supplemented by my own notes and clarifications.

The document has all my notes from the classes and videos. I integrated all the book parts that were missing from the lectures, but I would recommend reading the chapter the professor requires before class, it makes things easier. The case studies are missing. My final grade for the exam was 8,42, and I only studied these notes

Behaalde score: (17/20); Kwalitatieve, uitgebreide, duidelijke, allesomvattende (alle behandelde hoofdstukken) (128p) samenvatting (in Engels) van het vak Data Mining gebaseerd op het handboek, eigen notities en de slides. Recentelijk geschreven en gebruikt (2022).

Study this example: Copy and paste the provided R source code into an R markdown file and make it run. Weave an explanation of the model and it's conculsions into your markdown file.

Using Chapter 5, we will experiment with association analysis.

Using Chapter 4, let's look at other ways to do classification - nearest neighbors, decisions trees, support vector machines, even neural nets.

Using Chapter 3, let's about classification. This week we will be using the zoo dataset, another common dataset among data mining classes.