Data science Wyzwania i rozwiązania książka papierowa

Uczenie się i praktykowanie danologii nie należy do najłatwiejszych zadań. Edukacja w tej dziedzinie zazwyczaj dotyczy programowania i uczenia maszynowego, a przecież świetny analityk danych musi się znać na wielu innych zagadnieniach. Może się ich nauczyć w pracy, ale w tym celu konieczne jest znalezienie mentora. A to niestety nie zawsze jest możliwe.

Ten podręcznik zaczyna się tam, gdzie większość książek się kończy - od rzeczywistych procesów decyzyjnych opartych na wnioskach wynikających z danych.
Brett Holleman, niezależny danolog

Dzięki tej książce przyswoisz różne techniki, które pomogą Ci stać się bardziej produktywnym analitykiem danych. Najpierw zapoznasz się z tematami związanymi z rozumieniem danych i umiejętnościami miękkimi, które okazują się konieczne w pracy dobrego danologa. Dopiero potem skupisz się na kluczowych aspektach uczenia maszynowego. W ten sposób stopniowo przejdziesz ścieżkę od przeciętnego kandydata do wyjątkowego specjalisty data science. Umiejętności opisane w tym przewodniku przez wiele lat były rozpoznawane, katalogowane, analizowane i stosowane do generowania wartości i szkolenia danologów w różnych firmach i branżach.

Z książki dowiesz się:
jak sprawić, by procesy oparte na analizie danych generowały wartość
jak zaprojektować przydatne wskaźniki
jak zdobywać poparcie interesariuszy
jak się upewnić, że algorytm uczenia maszynowego nadaje się do rozwiązania danego zadania
jak zapanować nad wyciekami danych

Oto brakujący podręcznik pozwalający odnieść sukces komercyjny dzięki data science!
Adri Purkayastha, dyrektor do spraw zagrożeń związanych z AI, BNP Paribas