Podręcznik decydenta do nauki o danych: Przewodnik dla nietechnicznych dyrektorów, menedżerów i założycieli

Opinie czytelników

Ogólnie rzecz biorąc, książka jest wysoce zalecana ze względu na jasne wyjaśnienie koncepcji Data Science i jej zdolność do angażowania czytelników, dzięki czemu jest odpowiednia zarówno dla nowicjuszy, jak i kadry kierowniczej potrzebującej wglądu w podejmowanie decyzji.

Jasna i zrozumiała prezentacja koncepcji Data Science, wciągający styl pisania, odpowiedni dla czytelników z różnych środowisk, doskonały dla kadry kierowniczej potrzebującej zastosować naukę o danych w podejmowaniu decyzji.

Brak istotnych wad wymienionych w recenzjach.

(na podstawie 2 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

The Decision Maker's Handbook to Data Science: A Guide for Non-Technical Executives, Managers, and Founders

Zawartość książki:

Nauka o danych rozwija się w różnych branżach w szybkim tempie, a firmy, które jako pierwsze przyjmą najlepsze praktyki, zyskają znaczną przewagę. Aby czerpać korzyści, decydenci muszą mieć pewne zrozumienie nauki o danych i jej zastosowania w swojej organizacji. Nowicjuszom w tym temacie łatwo jest poczuć się sparaliżowanym przez onieśmielające hasła, ale wielu nie zdaje sobie sprawy, że nauka o danych jest w rzeczywistości dość multidyscyplinarna - przydatna w rękach analityków biznesowych, strategów komunikacji, projektantów i nie tylko.

Dzięki drugiej edycji książki "The Decision Maker's Handbook to Data Science" nauczysz się myśleć jak doświadczony analityk danych i podejdziesz do rozwiązywania problemów biznesowych w zupełnie nowy sposób. Autor Stylianos Kampakis zapewnia wiedzę i narzędzia wymagane do opracowania solidnej strategii danych, która jest stale skuteczna. Kwestie etyczne i prawne związane z gromadzeniem danych i stronniczością algorytmów to niektóre z typowych pułapek, których Kampakis pomaga uniknąć, jednocześnie prowadząc cię na ścieżkę do zbudowania dobrze prosperującej kultury nauki o danych w twojej organizacji. To zaktualizowane i poprawione drugie wydanie zawiera wiele studiów przypadków, narzędzia do oceny projektów oraz rozszerzone treści dotyczące zatrudniania i zarządzania naukowcami zajmującymi się danymi.

Data science to język, który powinien być zrozumiały dla wszystkich działów nowoczesnej firmy. Tarcia w komunikacji pojawiają się najczęściej, gdy kierownictwo nie łączy się z tym, co robi naukowiec zajmujący się danymi lub jaki wpływ na ich organizację może mieć gromadzenie i przechowywanie danych. The Decision Maker's Handbook to Data Science wypełnia tę lukę i przygotowuje cię zarówno na teraźniejszość, jak i przyszłość twojego miejsca pracy w tym wciągającym, kompleksowym przewodniku.

Czego się dowiesz

⬤ Zrozumienie, w jaki sposób nauka o danych może być wykorzystywana w Twojej firmie.

⬤ Rozpoznać różnice między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i statystyką.

⬤ Zdobądź umiejętność myślenia jak analityk danych, nie będąc nim.

⬤ Dowiedz się, jak zatrudniać i zarządzać analitykami danych.

⬤ Zrozumieć, jak zbudować odpowiednie środowisko, aby Twoja organizacja była oparta na danych.

Dla kogo jest ta książka

Założyciele startupów, menedżerowie produktu, menedżerowie wyższego szczebla i wszyscy inni nietechniczni decydenci, którzy myślą o wdrożeniu nauki o danych w swojej organizacji i zatrudnieniu naukowców zajmujących się danymi. Druga grupa odbiorców to osoby poszukujące miękkiego wprowadzenia do tematu nauki o danych.