Наука о данных, проблемы и решения. Как остаться
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 15
Оплачивая «Наука о данных, проблемы и решения. Как остаться» данный товар из каталога «Программирование», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.
Наука о данных, проблемы и решения. Как стать экспертом по анализу данных
Автор: Дэниел Вон
Издатель: Helion
Год публикации: 2024
Перевод: Томаш Вальчак
ISBN: 9788328912946
Формат: 165x235
Переплет: мягкий
Страниц: 232
Книга новая
Цена обложки книги: 79,00 злотых > Акционную цену вы можете узнать на нашем сайте. аукцион!
Изучение и практика данологии — не самая простая задача. Образование в этой области обычно касается программирования и машинного обучения, но хороший аналитик данных должен обладать знаниями и по многим другим темам. Им можно научиться прямо в процессе работы, но для этого необходимо найти наставника. А это, к сожалению, не всегда возможно.
Этот учебник начинается там, где заканчивается большинство книг, — с реальных процессов принятия решений, основанных на выводах, полученных на основе данных.
Бретт Холлеман, независимый специалист по данным
С помощью этой книги вы изучите различные методы, которые помогут вам стать более продуктивным аналитиком данных. Во-первых, вы узнаете о темах, связанных с пониманием данных и мягкими навыками, которые необходимы в работе хорошего специалиста по данным. Только тогда вы сосредоточитесь на ключевых аспектах машинного обучения. Таким образом, вы постепенно превратитесь из среднего кандидата в выдающегося специалиста по науке о данных. Навыки, описанные в этом руководстве, были признаны, каталогизированы, проанализированы и применены для создания ценности и обучения специалистов по данным в различных компаниях и отраслях на протяжении многих лет.
В книге вы узнаете:
- как заставить процессы, основанные на науке о данных, приносить пользу
- как разрабатывать полезные показатели
- как заручиться поддержкой заинтересованных сторон
- как убедиться, что алгоритм машинного обучения подходит для решения конкретной задачи
- как контролировать утечки данных
Вот недостающий сценарий для коммерческого успеха в области науки о данных!
Адри Пуркаястха, директор по рискам искусственного интеллекта, BNP Paribas
Д-р Дэниел Вон уже пятнадцать лет решает проблемы, используя прогнозные и предписывающие методы. В настоящее время он возглавляет отдел обработки данных в Airbnb в Латинской Америке. Ранее он был директором по данным и руководителем отдела обработки данных в Telefónica México.