Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов
0 мнений
0 чтений

Дата выхода

06 апреля 2023

Краткое содержание книги Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Джордан Голдмейер) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.


В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

Вы можете задать этот вопрос по-разному:

– Что мешает вам (нам) спокойно спать по ночам?

– Почему это важно?

– Эта проблема новая или она уже была решена ранее?

– Какой приз на кону? (Какова отдача от инвестиций?)

Вам нужно понять, как эту проблему видят другие. Это, в свою очередь, поможет понять, как разные люди будут поддерживать проект и согласятся ли они на его запуск.

Во время первоначальных обсуждений вам следует сосредоточиться на центральной бизнес-проблеме и пристально следить за разговорами о последних технологических тенденциях: они могут легко отвлечь участников от основной темы совещания.

Обращайте особое внимание на два предупреждающих знака:

– Фокус на методологии. Это когда компании кажется, будто использование какого-то нового метода анализа данных или технологии даст ей некое преимущество. Вы наверняка сталкивались с маркетинговыми уловками наподобие: «Если вы не используете искусственный интеллект (ИИ), то вы отстаете…» Или когда компания привязывается к какому-то понравившемуся ей модному термину (вроде «анализа настроений»).

– Фокус на конечном результате. Некоторые проекты сбиваются с пути, потому что компании уделяют слишком много внимания тому, каким должен быть конечный результат. Например, они говорят о необходимости создания в рамках проекта интерактивной информационной панели. Вы приступаете к реализации проекта и оказываетесь перед выбором между созданием новой информационной панели и установкой системы бизнес-аналитики.

Проектные группы должны быть готовы сделать шаг назад и понять, как именно то, что они собираются создать, принесет пользу организации.

То, что оба предупреждающих знака касаются технологии, а также то, что ее не следует упоминать на этапе определения проблемы, может показаться неожиданностью или облегчением. На более позднем этапе реализации проекта методологиям и результатам, безусловно, придется уделить внимание. Однако в самом начале проблема должна быть изложена в ясных и понятных каждому терминах.

Вот почему мы рекомендуем вам отказаться от технической терминологии и маркетинговой риторики. Начните с описания проблемы, которую требуется решить, а не технологии, которую планируется использовать.

Почему это важно? Дело в том, что проектные команды обычно состоят из тех, кто обожает данные, и тех, кто их боится. Как только в ходе обсуждения проблемы разговор заходит о методах анализа или технологиях, могут произойти две вещи.

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Похожие книги