Analityk danych : przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym

319874

Książka

W koszyku

oceń

Analityk danych : przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym / Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier ; przekład: Grzegorz Werner. - Gliwice : Helion, copyright 2023. - XXXVIII, 213 stron : fotografie, ilustracje, mapy, wykresy ; 24 cm.

Autor

Gutman Alex J. Goldmeier Jordan Werner Grzegorz

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych

Temat

Analiza danych Data mining Data science Statystyka matematyczna Uczenie maszynowe

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Instytucja: Helion

Data science? Odsiejesz piasek od złota!

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.

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.

zob. w.bibliotece.pl

Pliki multimedialne:

Status dostępności:

Wypożyczalnia Główna

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 387877 (1 egz.)

Strefa uwag:

Tytuł oryginału: Becoming a Data Head : how to think, speak, and understand data science, statistics, and machine learning, 2021

Uwaga ogólna

Na grzbiecie także nazwa wydawcy oryginału: Wiley.

Uwaga dotycząca przeznaczenia czytelniczego

Dla każdego, kto chce przestawić firmę na tory data science.