Работа с данными в любой сфере. Как выйти на новый уровень, используя аналитику Альпина Паблишер 978-5-9614-2582-6

Опис Работа с данными в любой сфере. Как выйти на новый уровень, используя аналитику Альпина Паблишер 978-5-9614-2582-6

Еременко — эксперт в своей области, и его книга обязательна к прочтению всем, кто заинтересован в использовании науки о данных для бизнеса. Изобилующая советами книга дает возможность расширить кругозор с помощью данных. Майкл Сегала генеральный директор и соучредитель компании SFL Scientific Самая подробная книга для тех, кто хочет заняться наукой о данных и получить профессию, которую журнал Harvard Business Review назвал «самой сексуальной работой XXI века». Бен Тейлор директор по обработке и анализу данных, ZIFF Inc. Практическое руководство по современному интеллектуальному анализу данных. В третьей части о представлении данных отличные примеры, что следует делать, а что нет. Райан Комптон работчик ПО, отдел машинного обучения Google О чем книга Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100%-ный хит — сериал «Карточный домик»? Ответ кроется в правильном использовании данных. Эта книга — практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря «Работе с данными в любой сфере» вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности. Цитаты В «Скандале в Богемии» Шерлок Холмс говорит доктору Ватсону: «Теоретизировать, не имея данных, опасно. Незаметно для себя человек начинает подтасовывать факты, чтобы подогнать их к своей теории, вместо того чтобы подтвердить факты теорией». Холмс предостерегает Ватсона от того, чтобы строить догадки в отсутствие подтверждающих их правильность доказательств. Но то, что Конан Дойл также подчеркнул здесь, — это необходимость сделать шаг назад, прежде чем погрузиться в проблему и сформулировать какие-либо предположения или найти решение. Имея дело с данными, мы располагаем преимуществом делать выводы из фактических доказательств, и потраченное на формулировку вопроса время поможет нам получить точный ответ, не зависящий от собственных и чужих предположений. Я часто слышу, как другие аналитики данных сетуют на то, что данных слишком много и что сама идея разобраться с таким количеством информации для ответа на бизнес-вопрос ошеломляет. С учетом почти постоянного потока «выхлопных данных» как мы можем надеяться управлять собранной информацией таким образом, чтобы это способствовало ее рассмотрению? Мы не можем просто прогнать все имеющиеся у нас сведения через некий алгоритм и скрестить пальцы в надежде получить нужные нам результаты. Прежде чем мы сможем подготовить и проанализировать данные, мы должны знать, сведения какого рода нам нужны. А для этого необходима небольшая тонкая настройка вопросов нашего проекта. Зачем читать С этой книгой вы сможете: Понять суть анализа данных с помощью нескольких основных методов. Открыть для себя множество техник, которые приблизят вас к профессии мечты. Стать бесценной частью любой команды, изучив предложенные в книге алгоритмы. Визуализировать данные, чтобы они были не только понятными, но и ценными для вашей компании. Для кого Для тех, кто интересуется наукой о данных, но не знает с чего начать. Для тех, кто хочет научиться использовать аналитику данных в своей работе. Для тех, кто работает аналитиком данных и хотел бы по-новому взглянуть на свою профессию.