ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Data science, trudne elementy. Jak stać się ekspertem w danologii

    (ebook) (audiobook) (audiobook)
    Data science, trudne elementy. Jak stać się ekspertem w danologii Daniel Vaughan - okładka ebooka

    Data science, trudne elementy. Jak stać się ekspertem w danologii Daniel Vaughan - okładka ebooka

    Data science, trudne elementy. Jak stać się ekspertem w danologii Daniel Vaughan - okładka audiobooka MP3

    Data science, trudne elementy. Jak stać się ekspertem w danologii Daniel Vaughan - okładka audiobooks CD

    Wydawnictwo:
    Helion
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    240
    Druk:
    oprawa miękka
    Wyłącznie

    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

    Wybrane bestsellery

    O autorze ebooka

    Dr Daniel Vaughan od piętnastu lat zajmuje się rozwiązywaniem problemów przy użyciu metod predykcyjnych i normatywnych. Obecnie prowadzi dział data science w Airbnb w Ameryce Łacińskiej. Wcześniej był dyrektorem do spraw danych i kierownikiem działu data science w Telefónica México.

    Daniel Vaughan - pozostałe książki

    Helion - inne książki

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint