Алекс Дж. Гатман , Джордан Голдмейер - Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Название: | Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт | |
Автор: | Алекс Дж. Гатман , Джордан Голдмейер | |
Жанр: | Базы данных | |
Изадано в серии: | Мировой компьютерный бестселлер | |
Издательство: | неизвестно | |
Год издания: | 2023 | |
ISBN: | 978-5-04-184971-9 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт"
Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
К этой книге применимы такие ключевые слова (теги) как: эффективное руководство,анализ данных,статистический анализ,Data Science
Читаем онлайн "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" (ознакомительный отрывок). [Страница - 2]
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (7) »
Допущение 4. Чтобы преуспеть в работе с данными и аналитикой, вам необходимы выдающиеся математические способности и много тренировок.
Еще одно похожее допущение сводится к тому, что для работы с данными человек должен быть очень хорошо подготовлен в этой области, а также хорошо разбираться в математике. Математические способности и подготовка, безусловно, очень важны, но авторы книги «Разберись в Data Science» утверждают (и я с ними согласен), что мотивированный ученик способен освоить необходимые навыки в достаточной степени для того, чтобы стать полезным участником проектов по работе с данными. Во-первых, общие принципы статистического анализа далеко не так сложны, как может показаться. Во-вторых, для того, чтобы «быть полезным» участником проектов по работе с данными, ваш уровень владения аналитикой не обязательно должен быть чрезвычайно высоким. Работа с профессиональными дата-сайентистами или автоматизированными ИИ-программами требует лишь любознательности и умения задавать хорошие вопросы, находить взаимосвязи между бизнес-проблемами и количественными результатами, а также обращать внимание на сомнительные предположения.
Допущение 5. Если в колледже или аспирантуре вы не занимались в основном количественными предметами, вам слишком поздно осваивать навыки, необходимые для работы с данными и аналитикой.
Это предположение подтверждается данными опросов. Согласно результатам опроса, проведенного компанией Splunk в 2019 году, в котором приняли участие около 1300 руководителей по всему миру, практически каждый респондент (98 %) согласен с тем, что навыки работы с данными важны для специалистов будущего[1]. А 81 % респондентов считает, что навыки работы с данными необходимы для того, чтобы стать старшим руководителем в их компаниях, а 85 % согласны с тем, что ценность таких навыков в их фирмах будет расти. Тем не менее 67 % респондентов заявили, что им неудобно получать доступ к данным или использовать их самостоятельно, 73 % считают, что навыки работы с данными труднее освоить, чем другие бизнес-навыки, а 53 % – что они слишком стары для освоения навыков работы с данными. Подобное пораженчество наносит ущерб как отдельным лицам, так и организациям в целом, и ни авторы этой книги, ни я не считаем его оправданным. В ходе чтения этой книги вы увидите, что в этом нет ничего сложного!
Итак, отбросьте эти ложные допущения и станьте главным по данным. Это позволит вам повысить свою ценность как сотрудника и сделать свою организацию более успешной. Именно по этому пути движется мир, так что пришло время узнать больше о данных и аналитике. Я уверен, что процесс чтения книги «Разберись в Data Science» окажется гораздо более полезным и приятным, чем вы можете себе представить.
Томас Х. ДэвенпортЗаслуженный профессор Бэбсон-колледжа, приглашенный профессор Бизнес-школы Саида при Оксфордском университете, научный сотрудник инициативы Массачусетского технологического института в сфере цифровой экономики, автор книг «Аналитика как конкурентное преимущество», «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности» и «Big Data @ Work»
Введение
Данные – это, пожалуй, важнейший аспект вашей работы, нравится вам это или нет. И, скорее всего, вы решили прочитать эту книгу, чтобы лучше в них разобраться. Для начала стоит констатировать то, что уже почти превратилось в клише: в настоящее время мы создаем и потребляем больше информации, чем когда-либо прежде. Мы, без сомнения, живем в эпоху данных, которая породила массу обещаний, модных словечек и продуктов, многие из которых вы, ваши менеджеры, коллеги и подчиненные уже используете или будете использовать. Однако, несмотря на распространение этих --">- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (7) »
Книги схожие с «Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт» по жанру, серии, автору или названию:
Владимир Швец - От джуна до сеньора: Как стать востребованным разработчиком Жанр: Базы данных Год издания: 2022 |
Вадим Файнштейн - Мобилизация. Как создать приложение, которым будут пользоваться Жанр: Базы данных Год издания: 2019 |
Кори Альтхофф - Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay? Жанр: Поиск работы, карьера Год издания: 2018 Серия: Мировой компьютерный бестселлер |
Другие книги из серии «Мировой компьютерный бестселлер»:
Дон Джонс - Soft skills для IT-специалистов. Прокачай карьеру и получи работу мечты Жанр: Корпоративная культура Год издания: 2022 Серия: Мировой компьютерный бестселлер |
Кори Альтхофф - Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay? Жанр: Поиск работы, карьера Год издания: 2018 Серия: Мировой компьютерный бестселлер |
Панос Луридас - Алгоритмы для начинающих: теория и практика для разработчика Жанр: Алгоритмы и структуры данных Год издания: 2018 Серия: Мировой компьютерный бестселлер |
Алекс Дж. Гатман, Джордан Голдмейер - Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт Жанр: Базы данных Год издания: 2023 Серия: Мировой компьютерный бестселлер |