Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym

Musisz zmierzyć się z rzeczywistością: era danych to nie tylko niesamowite możliwości, ale też wiele niespełnionych obietnic. Firmy często wprowadzają systemy, które mają wspierać decyzyjność, jednak okazują się mniej efektywne, niż oczekiwano. Menedżerowie zatrudniają analityków, którzy swoją pracą nie spełniają zamierzonych celów. Specjaliści w dziedzinie data science są rekrutowani przez przedsiębiorstwa, które nie potrafią w pełni ich zasobów wykorzystać. Tymczasem dyrektorzy wysłuchują niezrozumiałego żargonu technicznego i udają, że go rozumieją. Konsekwencja? Pieniądze tracone są bezpowrotnie.

Ta książka stanowi praktyczne wprowadzenie do nauki o danych w środowisku zawodowym. Dostarcza wiedzy, która jest niezbędna na początkowym etapie kariery każdego, kto chce stać się ekspertem w dziedzinie danych. Od omówienia osobowości, z którymi przyjdzie współdziałać, poprzez szczegóły analizy danych, aż po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym – wszystko to znajdziesz w tej publikacji. Nauczysz się krytycznie oceniać dane oraz uzyskane na ich podstawie wyniki, a także będziesz umieć o nich mądrze rozmawiać. W skrócie, zdobędziesz głębsze zrozumienie danych i związanych z nimi wyzwań na profesjonalnym poziomie.

To lektura obowiązkowa dla wszystkich chcących wprowadzić data science do swojej firmy.

Eric Weber, kierownik ds. eksperymentów i badań metrycznych w Yelp, uczy, jak:

- myśleć statystycznie, doceniając rolę zmienności w podejmowaniu decyzji
- zadawać trafne pytania dotyczące statystyk i wyników analiz
- skutecznie korzystać z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
- unikać powszechnych błędów w pracy z danymi i ich interpretacji

Data science? Zamień garść piasku na złoto!