- Kategorie
-
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
![Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym](/images/cedewu/3000-4000/Analityk-danych_%5B3447%5D_480.jpg)
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie.
Wysyłka w ciągu | 24 godziny |
Kod kreskowy | |
ISBN | 978-83-2890-215-2 |
EAN | 9788328902152 |
Musisz spojrzeć prawdzie w oczy: epoka danych to nie tylko imponujące możliwości, ale również obietnice bez pokrycia. Firmy wdrażają rozwiązania, które mają je wyręczać w podejmowaniu decyzji. Menedżerowie zatrudniają analityków, którzy nimi nie są. Specjaliści w dziedzinie data science są zatrudniani w organizacjach, które nie są na nich gotowe. Dyrektorzy wysłuchują technicznego żargonu i udają, że go rozumieją. Efekt? Pieniądze idą w błoto.
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie.
To książka dla każdego, kto chce przestawić firmę na tory data science.
Eric Weber, kierownik ds. eksperymentów i badań metrycznych, Yelp
Naucz się:
• myśleć statystycznie i rozumieć rolę zmienności w podejmowaniu decyzji
• zadawać właściwe pytania na temat statystyk i wyników analiz
• sensownie korzystać z rozwiązań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
• unikać typowych błędów podczas pracy z danymi i ich interpretowania
Data science? Odsiejesz piasek od złota!
Dr Alex J. Gutman jest adiunktem w Instytucie Technicznym Wojsk Lotniczych, specjalistą z zakresu data science i instruktorem biznesowym.
Jordan Goldmeier jest światowej klasy ekspertem w dziedzinie analityki i wizualizacji danych, a także autorem książek. Od sześciu lat otrzymuje nagrodę Excel MVP. Jest również wolontariuszem ratownictwa medycznego.
Polub nas na Facebooku