Adattudomány az üzleti életben: Prediktív modellezés, adatbányászat, adatelemzés, adattárházak, adatvizualizáció, regresszióelemzés, adatbázisok

Olvasói vélemények

A könyvet az üzleti életben alkalmazott adattudomány bevezető forrásaként ismerik el, amely technikai betekintést és tömör információkat nyújt. Míg egyes olvasók értékelik egyszerűségét és a kezdők számára való hasznosságát, mások kritizálják a mélység hiányát, a gyenge írásminőséget és a rövidséget, elégtelennek és befektetésre nem érdemesnek minősítve.

** Jó áttekintés az adattudományról az üzleti életben. ** Hasznos a kezdők számára az alapfogalmak megértéséhez. ** Könnyen olvasható és érthető. ** Tömör és pontos, alapvető információkkal a kezdők számára.

** Hiányzik a gyakorlati alkalmazások és a preskriptív meglátások részletezése. ** Az írás minősége gyenge, ami zavart okoz. ** Nagyon rövid, inkább hasonlít egy pamfletre, mint egy átfogó könyvre. ** Néhányan haszontalannak találják, és úgy érzik, hogy átverték őket.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Science for Business: Predictive Modeling, Data Mining, Data Analytics, Data Warehousing, Data Visualization, Regression Analysis, Database

Könyv tartalma:

Szeretne többet megtudni az adattudományról, de nincs kedve unalmas tankönyveket olvasni? Az adattudomány óriási hatással van a vállalatok üzletvitelére, és aki nem tanulja meg ezt a forradalmi területet, lemaradhat.

Az adattudomány ugyanis segít abban, hogy jobb döntéseket hozzon, tudja, milyen termékeket és szolgáltatásokat kell kiadnia, és hogyan nyújtson jobb szolgáltatást ügyfeleinek. Mindez pedig nagy mennyiségű információ összegyűjtésével és átválogatásával történik, így a megfelelő források állnak Ön mögött, amikor fontos döntést hoz.

Ebben az útmutatóban többet megtudhatsz az adattudományról, és arról, hogyan kezdhetsz el ezen a területen dolgozni. Ez a könyv a következő témákat tárgyalja: Mi az adattudomány? Hogyan működik a Big Data és miért olyan fontos Hogyan végezzen feltáró adatelemzést Az adatbányászattal való munka Hogyan bányásszon szöveget az adatok megszerzéséhez Néhány elképesztő gépi tanulási algoritmus az adattudományhoz Hogyan végezzen adatmodellezést Adatvizualizálás Hogyan használhatja az adattudományt vállalkozása növekedésének elősegítésére Tippek, amelyek segítenek az adattudományban való elindulásban És még sok-sok minden más Tehát ha készen áll arra, hogy elkezdje az adattudományt, kattintson a „kosárba” gombra.