Nowoczesne analizy biznesowe. Zwiększanie wartości danych przy użyciu Pythona i R

„To nieodzowna pozycja czytelnicza dla analityków biznesowych i specjalistów ds. danych,” twierdzi Balaji Dhamodharan, uznany lider w dziedzinie danetyki w NXP Semiconductors. Lipi Deepaakshi Patnaik, starsza inżynier oprogramowania w firmie Zeta, uważa, że książka stanowi cenny zasób wiedzy dla tych, którzy chcą zrozumieć dynamiczny świat analityki. Proces wydobywania wartości biznesowej z olbrzymiej ilości danych to wyzwanie wymagające od analityków szerokiego zakresu umiejętności, w tym sprawnego posługiwania się bazami danych, narzędziami programistycznymi oraz komercyjnymi narzędziami analitycznymi. Praktyczny przewodnik dostarcza programistom, którzy mają zrozumienie dla analizy, niezbędnych narzędzi do zwiększania wartości biznesowej. Autorka, zgłębiająca świat danetyki z perspektywy zarówno praktycznej, jak i akademickiej, integruje biznes i technologię, by sprostać tym wymaganiom.Czytelnik poprzez książkę rozwinie umiejętności korzystania z języków R i Python poprzez praktyczne przykłady. Uważa się tam również, jak wdrażać odpowiednie metodologie w celu realizacji celów. Nauka w połączeniu z narzędziami open source to klucz do dostarczania rzeczywistej wartości dla biznesu. Książka oferuje wskazówki, jak: - Efektywnie stosować techniki analityki biznesowej, aby osiągnąć pożądane wyniki - Czyścić i przekształcać dane za pomocą języków R i Python - Stosować R i Pythona do eksploracyjnej analizy danych - Tworzyć modele predykcyjne w celu rozwiązywania problemów biznesowych w R i Pythonie - Wykorzystywać Pythona, R oraz narzędzia analityczne do zarządzania dużymi zbiorami danych - Współpracować efektywnie z inżynierami danych i specjalistami ds. danetyki - Dokonywać pomiarów efektywności analiz biznesowych Dr. Deanne Larson, ekspertka w obszarze danetyki i doświadczona edukatorka, umożliwia największym firmom odkrywanie wartości biznesowej poprzez analitykę. Jej doświadczenie jako wykładowcy na renomowanych uczelniach takich jak MIT, Harvard, Stanford i NYU, czyni ją wybitnym i poszukiwanym mentorem w tej dziedzinie.