Adatelemzés: Az adatelemzés végső kezdő útmutatója

Értékelés:   (3.2 az 5-ből)

Adatelemzés: Az adatelemzés végső kezdő útmutatója (Edward Mize)

Olvasói vélemények

Összegzés:

A könyv vegyes kritikákat kapott, egyes olvasók az adatelemzés kezdők számára hasznos útmutatóként értékelték, míg mások kritizálták a mélység hiányát, a Kindle-eszközök matematikai áttekinthetőségét és számos formázási problémát.

Előnyök:

Sok olvasó úgy találta, hogy jól megírt és kezdők számára is megfelelő, hasznos információkat nyújt az adatelemzési módszerekről. Jó kiindulópontként írják le a területen kezdők számára, néhány világos magyarázattal az adatbányászati technikákról.

Hátrányok:

A Kindle-verzióban jelentős problémák voltak, többek között hiányzó matematikai képletek és üres oldalak, ami szinte lehetetlenné tette a követést. Egyes vélemények a rossz szervezést, a rossz nyelvtant és az elégtelen valós példákat emelték ki, több felhasználó pedig pénzkidobásnak minősítette a könyvet.

(20 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Analytics: The Ultimate Beginner's Guide to Data Analytics

Könyv tartalma:

Ismerje meg, hogyan használhatja az adatelemzést a hatékonyság javítására, a növekedés felgyorsítására és az értékesítés növelésére (még akkor is, ha SEMMIT sem tud)

Mi lenne, ha kihasználhatnád az adatelemzés erejét a munkádban, a vállalkozásodban vagy az iskolában?

Képzelje el, hogy az adatelemzés mestere lehet; gyorsabban oldja meg a problémákat és gyorsabban végzi a munkát, mint valaha

A többszörös bestseller informatikai és matematikai szerző, Edward Mize bemutatja a tökéletes adatelemzési útmutatót minden kezdő számára. Könyvekkel és egy bloggal, amely havonta több tízezer olvasót fogad, Edward összeállította a legpraktikusabb adatelemzési könyvet egy kezdő számára. Jól ismert és hihetetlenül népszerű arról, hogy nehéz témákat is könnyen érthető módon tanít, így nem lesz gondja a tanulással (és mindannak a megvalósításával, amit megtanul).

Úgy érzed, hogy a vállalkozásod vagy a munkád nem profitál az informatika, a matematika és a technológia élvonalából?

Szeretné, ha gyorsan és egyszerűen kijavíthatná a kivitelezésében (marketing, működés, értékesítés stb. ) lévő lyukakat?

Vagy ha vonzónak hangzik az ötlet, hogy olyan adatelemzéseket fedezzen fel, amelyek a munkája, vállalkozása vagy iskolája javára válhatnak...

AKKOR EZ A KÖNYV NEKED SZÓL.

Ebben a könyvben a következőket kapod:

⬤ Minden, amit megtanulsz, átfogó bontásban, hogy könnyen érthető legyen, és tökéletes legyen bárki számára, aki kezdő.

⬤ Az üzleti intelligencia és az adatelemzés által a mai világban betöltött szerepének megértése.

⬤ Egy bevezetés az adatelemzés különböző típusaiba, hogy mit jelent a való világban, és hogyan alkalmazhatja az életében a jobb minőség és az erőteljesebb eredmények érdekében.

⬤ Edward személyes e-mail címe a korlátlan ügyfélszolgálathoz, ha bármilyen kérdése van.

⬤ És még sok minden más...

Nos, mire vársz még? Szerezze meg példányát még ma az oldal tetején található VÁSÁRLÁS gombra kattintva

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9781925997576
Szerző:
Kiadó:
Kötés:Puha kötés

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Adatelemzés: Az adatelemzés végső kezdő útmutatója - Data Analytics: The Ultimate Beginner's Guide...
Ismerje meg, hogyan használhatja az adatelemzést...
Adatelemzés: Az adatelemzés végső kezdő útmutatója - Data Analytics: The Ultimate Beginner's Guide to Data Analytics
Gépi tanulás: The Ultimate Beginner's Guide to Machine Learning: The Ultimate Beginner's Guide to...
Készen áll arra, hogy kihasználja a gépi tanulás...
Gépi tanulás: The Ultimate Beginner's Guide to Machine Learning: The Ultimate Beginner's Guide to Machine Learning (A gépi tanulás végső kezdő útmutatója) - Machine Learning: The Ultimate Beginner's Guide to Machine Learning

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)