Бесплатная Доставка от 55,- €

Аннотация: Data Science. Лучшие практики

«Data Science. Лучшие практики» Уникальное практическое руководство, содержащее методы и передовые практики, не так часто встречающиеся в традиционном подходе обучения науке о данных. Автор делится проверенными приемами и техниками, позволяющими создавать реальные проекты анализа данных, обладающие значимой ценностью. Книга охватывает широкий спектр практических вопросов, включая разработку новых функций моделей машинного обучения и глубокую декомпозицию роста, чтобы найти основные причины изменений в метриках. Основные темы: - Искусство построения сильных аргументов и презентаций работы. - Получение инструментов для успешной разработки аналитических проектов. - Улучшение понимания принципов управления и организации процессов в сфере данных. - Создание эффективных бизнес-кейсов. Книга будет отличным помощником как для начинающих специалистов, стремящихся стать профессионалами высокого уровня, так и для опытных дата-сайентистов, желающих углубить свои знания и повысить эффективность работы. Об авторе Дэниел ВОГАН - доктор экономических наук, получивший степень в Нью-Йоркском университете в 2011 году, руководитель отдела данных в Clip. Более 15 лет разрабатывает модели машинного обучения и более 8 лет управляет командами по работе с данными. Страстно увлечен созданием реальной ценности с помощью Data Science и развитием молодых талантов.   «Эта книга - не просто инструкция, это переводчик с языка цифр на язык бизнеса и жизни. Каждая страница учит мыслить иначе, видеть за цифрой реальный результат, а не просто таблицу. Подходит для тех, кто создает и дорабатывает новые решения, кто строит будущее своими руками. Лаконично, емко и без воды». - Никита Злобин, операционный директор ATU Forwarding
Читать далее →

Бесплатная Доставка по Европе (EU)*

*Для заказов свыше 40,- евро  Подробнее

Data Science. Лучшие практики

Loading
Loading

Описание

«Data Science. Лучшие практики» Уникальное практическое руководство, содержащее методы и передовые практики, не так часто встречающиеся в традиционном подходе обучения науке о данных. Автор делится проверенными приемами и техниками, позволяющими создавать реальные проекты анализа данных, обладающие значимой ценностью. Книга охватывает широкий спектр практических вопросов, включая разработку новых функций моделей машинного обучения и глубокую декомпозицию роста, чтобы найти основные причины изменений в метриках. Основные темы: - Искусство построения сильных аргументов и презентаций работы. - Получение инструментов для успешной разработки аналитических проектов. - Улучшение понимания принципов управления и организации процессов в сфере данных. - Создание эффективных бизнес-кейсов. Книга будет отличным помощником как для начинающих специалистов, стремящихся стать профессионалами высокого уровня, так и для опытных дата-сайентистов, желающих углубить свои знания и повысить эффективность работы. Об авторе Дэниел ВОГАН - доктор экономических наук, получивший степень в Нью-Йоркском университете в 2011 году, руководитель отдела данных в Clip. Более 15 лет разрабатывает модели машинного обучения и более 8 лет управляет командами по работе с данными. Страстно увлечен созданием реальной ценности с помощью Data Science и развитием молодых талантов.   «Эта книга - не просто инструкция, это переводчик с языка цифр на язык бизнеса и жизни. Каждая страница учит мыслить иначе, видеть за цифрой реальный результат, а не просто таблицу. Подходит для тех, кто создает и дорабатывает новые решения, кто строит будущее своими руками. Лаконично, емко и без воды». - Никита Злобин, операционный директор ATU Forwarding

Характеристики

Мы доставляем наши товары по всей Европе, включая страны ЕС, в том числе по Латвии, Эстонии, Литве, Германии, Италии, Франции, Нидерландам (Голландии), Бельгии, Австрии, Польше, Финляндии, Ирландии, Чехии, Швеции, Дании, Португалии, Греции, Болгарии, Словакии, Кипру, Словении, Венгрии, Люксембургу, Мальте, Румынии, Хорватии, а также по Израилю, Соединённым Штатам Америки (США), Великобритании, Швейцарии, Канаде, Норвегии. Подробнее...