Ешь, двигайся, спи Жесткий подход Дэна Кеннеди Телефоны Бизбук - c 10 до 18 по будним дням
 
Наши проекты:
Вход для зарегистрированных пользователей
Регистрация нового пользователя
Каталог книг Новинки Анонсы Заказы / Корзина Рассылка Оплата и Доставка Контакты
Вы находитесь в разделе каталога:
• Data Science для бізнесу. Як збирати, аналізувати і використовувати дані, Том Фоусет, Фостер Провост


Data Science для бізнесу. Як збирати, аналізувати і використовувати дані
Data Science для бізнесу. Як збирати, аналізувати і використовувати дані
новинка
Том Фоусет, Фостер Провост
Год выпуска: 2019
Изд-во: Наш формат
ISBN: 978-617-7730-03-2
Переплёт: твердый
400 страниц
Цена: 295.00 грн.
Есть в наличии
в корзину

Instant Purshare Только на 1 книгу
Доставка: по Киеву - в течение суток*
                по Украине - от 2 до 10 суток*
Написана відомими фахівцями з інформатики, книга "Data Science для бізнесу. Як збирати, аналізувати і використовувати дані" розповідає про фундаментальні принципи науки про дані, яке значення вони мають сьогодні та як ними найкраще скористатися для покращення бізнесу. Ця книга допоможе зрозуміти технології, які використовуються для збирання масиву даних.


- Зрозумійте, яким чином Data Science відповідає вашій організації - і як ви можете використовувати її для конкурентних переваг
- Розгляньте дані як бізнес-актив, який вимагає ретельних інвестицій, якщо ви хочете отримати реальну вартість
- Підходити до бізнес-проблем аналітично, використовуючи процес збору даних, щоб зібрати хороші дані найбільш відповідним чином
- Дізнайтеся загальні поняття для фактичного вилучення знань з даних
- Застосовувати принципи науки про дані при опитуванні кандидатів на роботу з Data Science

Про автора
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.


Цитати з книжки:

Для чого можна використати дані
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 даних
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 46%.
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
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.


Хотите оставить отзыв? У Вас возникли вопросы о книге "Data Science для бізнесу. Як збирати, аналізувати і використовувати дані, Том Фоусет, Фостер Провост" ? Пишите:

* Текст сообщения:
 
  Отправить
Поиск по каталогу
 поиск в аннотациях
Искать

* Подробнее об условиях доставки смотрите в разделе "Оплата и Доставка" нашего магазина.
Если у Вас возникли вопросы как подобрать и купить книги в нашем интернет-магазине звоните с 9 до 18 по будним дням: Киев 331-04-53, Водафон (050) 809-56-66, Киевстар (067) 408-26-36, Лайф (063) 227-24-47, Интертелеком (094) 831-04-53 или пишите нам

 
   
  Programming - Dmitriy Kotov & Andrey Kotov