Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha sa teší veľkému záujmu čitateľov, najmä začiatočníkov v oblasti dátovej vedy a analytiky. Mnohí oceňujú jej jednoduché vysvetlenia, historický kontext a praktické aplikácie. Existujú však určité kritické pripomienky týkajúce sa jej úpravy a hĺbky pre pokročilejších študentov.
Výhody:⬤ Dobre napísané a zrozumiteľné
⬤ výborné pre začiatočníkov
⬤ poskytuje dobrý základ v oblasti dátovej vedy a analytiky
⬤ praktické príklady a historický kontext
⬤ cenovo dostupné a za skvelú cenu.
Nevýhody:⬤ Slabá úprava s nadmerným množstvom chumáčov
⬤ chýba hĺbka pre pokročilých
⬤ niektorí čitatelia ju považovali za príliš zjednodušenú.
(na základe 42 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Data Analytics for Absolute Beginners: A Deconstructed Guide to Data Literacy: (Introduction to Data, Data Visualization, Business Intelligence & Mach
Obsah knihy:
Lepšie sa rozhodujte s týmto dekonštruovaným sprievodcom dátovou analytikou Chcete pridať dátovú analytiku do svojho zásobníka zručností? Máte problém nájsť, kde začať?
Táto kniha vás kúsok po kúsku naučí slovnú zásobu, nástroje a základné algoritmy, aby ste mohli myslieť ako dátový vedec. Táto lineárna štruktúra rozbaľovania dátovej analýzy vás dovedie od nuly k sebavedomej analýze a diskusii o dátových problémoch.
Pre koho je táto kniha určená?
Táto kniha je ideálna pre každého, kto má záujem pochopiť zmysel dátovej analytiky bez predpokladu, že rozumiete terminológii dátovej vedy alebo pokročilej matematike. Ak ste sa už predtým pokúšali naučiť dátovú analytiku a nepodarilo sa vám to, táto kniha je pre vás.
Praktický prístup
Táto kniha využíva praktický prístup k učeniu. Obsahuje praktické príklady, vizuálne ukážky, ako aj dve bonusové cvičenia na kódovanie v jazyku Python vrátane bezplatného videoobsahu, ktorý vás prevedie oboma cvičeniami. Na konci knihy budete mať praktické znalosti na riešenie skutočných problémov s údajmi vo vašej organizácii alebo v každodennom živote.
Čo sa naučíte
- Ako rozpoznať bežné typy údajov, ktoré musí ovládať každý dátový vedec.
- Kam ukladať údaje vrátane veľkých dát
- Nové trendy v dátovej analytike vrátane toho, čo sú alternatívne dáta a prečo o nich vie len málo ľudí!
- Ako kolegom vysvetliť rozdiel medzi Data Mining, Machine Learning a Analytics.
- Kedy a ako používať regresnú analýzu, klasifikáciu, zhlukovanie, asociačnú analýzu a spracovanie prirodzeného jazyka.
- Ako prijímať lepšie obchodné rozhodnutia pomocou Vizualizácia údajov a Business Intelligence.
