×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

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 - okladka książki

Data science, trudne elementy. Jak stać się ekspertem w danologii Daniel Vaughan - okladka książki

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

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

Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Stron:
240
Druk:
oprawa miękka

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 książki

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

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint