Dátová veda pre profesionálov v oblasti podnikania: Praktický sprievodca pre začiatočníkov (anglické vydanie)

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 6 hlasoch.

Pôvodný názov:

Data Science for Business Professionals: A Practical Guide for Beginners (English Edition)

Obsah knihy:

Úvod do multidisciplinárneho sveta dátovej vedy

Kľúčové vlastnosti

⬤ Preskúmajte a používajte kľúčové pojmy štatistiky potrebné na riešenie problémov dátovej vedy.

⬤ Používajte Docker, Jenkins a Git na kontinuálny vývoj a kontinuálnu integráciu vašej webovej aplikácie.

⬤ Učte sa, ako vytvárať riešenia Data Science pomocou GCP a AWS.

Popis

V knihe sa na začiatku vysvetlí, čo a prečo je Data Science a proces riešenia problému Data Science. Rozoberú sa aj základné pojmy Data Science, ako je štatistika, strojové učenie, Business Intelligence, dátové potrubie a cloud computing. Všetky témy budú vysvetlené na príklade problému a ukážu, ako sa v odvetví pristupuje k riešeniu takéhoto problému. Kniha bude klásť žiakom otázky na riešenie problémov a budovať schopnosť riešiť problémy a efektívne sa učiť. Kniha používa matematiku všade tam, kde je to potrebné, a ukáže vám, ako sa implementuje pomocou jazyka Python s pomocou súboru príkladov.

Čo sa naučíte

⬤ Pochopiť multidisciplinárnu povahu dátovej vedy.

⬤ Zoznámite sa s kľúčovými pojmami z matematiky a štatistiky.

⬤ Preskúmať niekoľko kľúčových algoritmov ML a prípady ich použitia.

⬤ Zistite, ako implementovať základy dátových potrubí.

⬤ Získajte prehľad o cloud computingu a DevOps.

⬤ Učte sa vytvárať vizualizácie pomocou Tableau.

Pre koho je táto kniha určená

Táto kniha je ideálna pre nadšencov dátovej vedy, ktorí chcú preskúmať rôzne aspekty dátovej vedy. Užitočná je pre akademikov, majiteľov firiem a výskumníkov, ktorí potrebujú rýchlu referenciu o priemyselných postupoch v oblasti Data Science.

Obsah

1. Dátová veda v praxi.

2. Základy matematiky.

3. Základy štatistiky.

4. Prieskumná analýza údajov.

5. Predspracovanie údajov.

6. Príznakové inžinierstvo.

7. Algoritmy strojového učenia.

8. Produkcia modelov ML.

9. Dátové toky v podnikoch.

10. Úvod do databáz.

11. Úvod do veľkých dát.

12. DevOps pre dátovú vedu.

13. Úvod do cloud computingu.

14. Nasadenie modelu do cloudu.

15. Úvod do Business Intelligence.

16. Nástroje na vizualizáciu údajov.

17. Prípad použitia v odvetví 1 - FormAssist.

18. Prípad použitia v odvetví 2 - PeopleReporter.

19. Vzdelávacie zdroje v oblasti vedy o údajoch.

20. Do It Your Self Challenges (Urob si to sám).

21. MCQ pre hodnotenia.

O autorovi

Kniha bola napísaná na základe kolektívnych skúseností mnohých predchádzajúcich projektov klientov spoločnosti Probyto, akademickej spolupráce a členov tímu za posledných 5 rokov. Kolektívnu prácu predstavujú rôzni odborníci na rozhodovanie založené na údajoch a časť, ktorou sa v spoločnosti Probyto zaoberajú pri vytváraní hodnoty pre klientov. V tíme sú skúsení odborníci aj čerství pracovníci, ktorí získali z prístupu, ako je uvedené aj v knihe. Dva kľúčové príspevky do knihy patria Parvejovi Reja Salehovi (manažér) a Namachivayamovi Dharmalingamovi (senior analytik).

Odkazy na váš blog: https: //probyto/resources/blogs.

Váš profil na sieti LinkedIn: https: //www.linkedin.com/company/probyto.