Автор | Том Фоусет , Фостер Провост |
Видавництво | Наш Формат |
Рік видання | 2019 |
Палітурка | м’яка |
Оригінальна назва | Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic by Thinking Foster Provost, Tom Fawcett |
Перекладачі | Анастасія Дудченко |
ISBN | 978-617-7730-03-2 |
Кількість сторінок | 400 |
Мова | українська |
Розмір | 155 x 235 мм |
Категорії | Бізнес Бізнес-психологія Бізнес Підприємництво Сучасні технології Топ-20 "Нашого формату" |
Артикул | 709241 |
Кур’єрська доставка в межах Києва
(окрім Столичного Шосе)
До відділення "Нової пошти"
у Вашому місті
До відділення Укрпошти
у Вашому місті
До відділення Justin
у Вашому місті
Міжнародні відправлення
(авіа-транспортом або наземним шляхом)
Самовивіз
Склад, пр. С. Бандери (проспект Степана Бандери, 6, Київ, Україна, 02000).
Книгарня "Наш Формат" (провулок Алли Горської, 5А, Київ, Україна).
Повернення товару
Відповідно до Постанови Кабінету Міністрів України від 19 березня 1994 р. №172, друковані видання належної якості обміну (поверненню) не підлягають.
Готівкою при отриманні
Банківською карткою VISA / MasterCard
LiqPay (Приват24)
Найфундаментальніші принципи data science в одній книзі. р>
Бізнес, аналітика, big data, технології.р>
Протягом останніх років не лише технологічні гіганти, а й інші компанії навчилися збирати дані про операційну роботу, результати маркетингових кампаній і поведінку своїх клієнтів. Проте не всі вміють застосовувати їх на користь власній справі. Потрібно мислити, як Data Science-фахівець, щоб приймати бізнес-рішення на основі даних, стверджують автори цієї книги. р>
Книжка для представників бізнесу, розробників, а також всіх, хто хоче в майбутньому працювати з даними. р>
У цій книжці експерти Фостер Провост і Том Фоусетт пояснюють, як оцінити роль даних у вашому бізнесі, як їх трактувати й узагальнювати та якими принципами керуватися, щоб використати зібрану інформацію для розвитку вашого бізнесу. р>
Фостер Провост — професор Нью-Йоркської бізнес-школи Леонарда Стерна, де він викладає програму МВА з бізнес-аналітики та Data Science. Том Фоусет — кандидат наук у галузі машинного навчання. Працював у таких компаніях, як GTE Laboratories, NYNEX/Verizon Labs і HP Labs.р>
Ця книжка розповідає про те, що нарешті стає очевидним: у сучасному світі дані і є бізнесом. Ви більше не можете думати про бізнес, не думаючи про дані.
Рон Беккерман, Carmel Ventures
Прекрасна книжка для менеджерів, які керують спеціалістами з обробки даних чи взаємодіють з ними та хочуть краще зрозуміти принципи й алгоритми, не заглиблюючись у технічні деталі.
Ронні Кохаві, Microsoft Online Services Division
Для чого можна використати дані р>
Найширше, мабуть, техніки дата-майнингу використовують у маркетингу—для таргетування, онлайн-реклами і рекомендацій для крос-продажу. У фінансовій галузі дата-майнингом користуються для того, щоб створювати кредитні рейтинги й торгувати в кредит, а також щоб визначати шахраїв і управляти персоналом. Великі ритейлери, наприклад, Walmart чи Amazon, використовують дата-майнинг у своєму бізнесі всюди: і в маркетингу, і в управлінні логістикою.
Про переваги ухвалення рішень на основі данихр>
Дослідження показало, що за статистикою, що більше в компанії орієнтуються на дані, то продуктивніша вона. Одне стандартне відхилення вгору по шкалі прийняття рішень на основі даних — це зростання продуктивності на 4–6%. Ухвалення рішень на основі даних корелюється також із вищим прибутком на активи, рентабельністю капіталу, використанням наявних ресурсів і ринковою цінністю, і схоже, що ці фактори між собою пов’язані.
У чому відмінність між обробкою даних та data science р>
Інженерія й обробка даних критично важливі для існування data science, але це більш загальні поняття. Для data science потрібен доступ до даних, і правильна інженерія може тільки піти на користь, але ці технології—не технології власне data science. Технології обробки даних дуже важливі для багатьох задач у бізнесі, для яких потрібні дані, але де не потрібно вміти діставати з даних корисну інформацію або ухвалювати на їх основі рішення.
Підпишіться на розсилку
і отримайте знижку 10%
Якщо якісь моменти в перекладі викликали у Вас дискомфорт, ми будемо раді внести зміни в текст при додруках.
Вашу пропозицію будемо раді побачити тут:
https://nashformat.ua/povidomte-pro-pomylku
Відповісти