Data Science. Лучшие практики
129.30 zł
Data Science. Лучшие практики
Характеристики
| Автор Дэниел Воган | Страниц 288 | Обложка Твердый переплет |
| Год выхода 2026 | Возрастное ограничение 12+ | Размеры (см) 24.2x17x1.2 |
| Вес (кг) 0.514 | Серия O'Reilly. Книги по программированию | ISBN 978-601-12-7679-5 |
Информация о доставке
Краткое 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
Введите адрес доставки
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
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
Data Science. Лучшие практики
Характеристики
| Автор | Дэниел Воган |
|---|---|
| Страниц | 288 |
| Обложка | Твердый переплет |
| Год выхода | 2026 |
| Возрастное ограничение | 12+ |
| Размеры (см) | 24.2x17x1.2 |
| Вес (кг) | 0.514 |
| Серия | O'Reilly. Книги по программированию |
| ISBN | 978-601-12-7679-5 |
| Ниша | ИНФОРМАТИКА. КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА. ЭЛЕКТРОНИКА |
Extra
| Фрагмент книги | Читать фрагмент |
|---|
Отзывы
-
Нет отзывов о данном товаре.
Вопросы и ответы
-
Еще не было вопросов
Вы смотрели