Kapitalizacja nauki o danych - przewodnik po odblokowaniu mocy danych dla Twojej firmy i produktów

Oryginalny tytuł:

Capitalizing Data Science - A Guide to Unlocking the Power of Data for Your Business and Products

Zawartość książki:

Opis produktu

Uwolnij potencjał nauki o danych i uczenia maszynowego dla swojej firmy i organizacji

Główne cechy

Obejmuje najpopularniejsze obecnie aplikacje oparte na nauce o danych i technologii uczenia maszynowego.

Solidny elementarz na temat całego cyklu życia nauki o danych, szczegółowo opisany na przykładach.

Zintegrowane podejście do demonstracji wykorzystania przetwarzania obrazów, przetwarzania języka naturalnego i sieci neuronowych w biznesie.

Opis

Czy potrafisz przewidzieć, w jaki sposób Twoja firma i jej produkty skorzystają na nauce o danych? W jaki sposób można śledzić i kwestionować wyniki wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w biznesie? Czy pojawiają się pytania typu „jak zbudować zespół data science?”? „ wciąż pojawiają się w Twojej głowie?

Wszystkie te strategiczne obawy i wyzwania zostały omówione w tej książce.

Po pierwsze, książka bada ewolucję podejmowania decyzji w oparciu o dowody empiryczne. Następnie książka pomaga porównać erę opartą na danych z obecną erą opartą na danych. Omawia również, jak skutecznie prowadzić projekt nauki o danych, cykl życia projektu nauki o danych i jak on wygląda. Książka dość dogłębnie analizuje różne dzisiejsze aplikacje oparte na danych, podkreśla przykładowe zbiory danych, omawia przeszkody oraz intuicyjnie wyjaśnia modele i algorytmy uczenia maszynowego.

Książka ta obejmuje kwestie strukturalne i organizacyjne związane z tworzeniem zespołu data science. Książka pomaga zalecić wykorzystanie optymalnej struktury organizacyjnej nauki o danych w oparciu o poziom rozwoju firmy. Wreszcie, książka wyjaśnia wpływ nauki o danych na przedsiębiorstwa, pomagając liderom technologicznym.

Czego się dowiesz

Poznasz cały cykl życia nauki o danych i zdobędziesz biegłość w każdej fazie.

Odkryj świat nadzorowanych i nienadzorowanych aplikacji uczących się oraz ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych.

Omówienie funkcji NLP, jego potencjału i zastosowania dobrze znanych metod, takich jak BERT i GPT3.

Wyjaśnić praktyczne zastosowania, takie jak automatyczne napisy, tłumaczenie maszynowe i rozpoznawanie emocji.

Zapewnienie ram do oceny umiejętności i zasobów zespołu w zakresie nauki o danych.

Dla kogo jest ta książka

Startupy, inwestorzy, małe firmy, zespoły zarządzania produktem, CxO i wszystkie rozwijające się firmy, które chcą wykorzystać zespół data science, aby jak najlepiej wykorzystać tę książkę. Książka omawia również potencjał praktycznych zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji dla przyszłości firm w bankowości i handlu elektronicznym.

Spis treści

1. Decyzje oparte na danych od początku do teraz

2. Cykl życia nauki o danych - część 1

3. Cykl życia nauki o danych - część 2

4. Głębokie zanurzenie w AI

5. Zastosowanie sztucznej inteligencji w bankowości danych strukturalnych

6. Zastosowanie sztucznej inteligencji z danymi strukturalnymi

7. Zastosowanie sztucznej inteligencji z danymi strukturalnymi - dostawy na żądanie

8. Sztuczna inteligencja w przetwarzaniu języka naturalnego

9. Łączenie wszystkiego w całość

O autorze

Mathangi Sri ma udokumentowane doświadczenie w tworzeniu światowej klasy rozwiązań i produktów data science. Uzyskała łącznie 20 patentów w dziedzinie intuicyjnego doświadczenia klienta i profili użytkowników. Jest autorką i autorką książki wydanej przez Apress, Springer - „Practical Natural Language Processing with Python”. Obecnie jest dyrektorem ds. danych w Yubi. Wcześniej budowała zespoły data science w dużych organizacjach, takich jak Citibank, HSBC, GE i startupach technologicznych, takich jak 247. ai, PhonePe i Gojek. Doprowadziła do zmiany kulturowej i zmiany sposobu myślenia w celu przyjęcia decyzji opartych na danych w różnych startupach. Jest aktywnym współpracownikiem społeczności Data Science - poprzez wykłady, prelekcje, blogi i role doradcze. Jest gościnnym wykładowcą w wielu prestiżowych instytutach akademickich w całym kraju, takich jak IIIT Sri City, IIM Kashipur, NIT Trichy itp. Została uznana za jedną z „The Phenomenal SHE” przez Indian National Bar Association w 2019 r., 50 najbardziej wpływowych osób w AI 2022 r. przez Engatica, 50 najbardziej wpływowych liderów AI w Indiach przez Analytics India Magazine w 2021 r., najlepszych liderów AI w Indiach 2021 r. przez stowarzyszenie 3AI itp.