Робота з даними в будь-якій сфері. Як вийти на новий рівень, використовуючи аналітику

Єременко - експерт у своїй області, і його книга обов'язкова до прочитання всім, хто зацікавлений у використанні науки про дані для бізнесу. Багата порадами книга дає можливість розширити кругозір за допомогою даних. Майкл Сегала генеральний директор і співзасновник компанії SFL Scientific Найдетальніша книга для тих, хто хоче зайнятися наукою про дані і отримати професію, яку журнал Harvard Business Review назвав «найсексуальнішою роботою XXI століття». Бен Тейлор директор з обробки та аналізу даних, ZIFF Inc. Практичний посібник з сучасного інтелектуального аналізу даних. У третій частині про подання даних чудові приклади, що слід робити, а що ні. Райан Комптон работчік ПО, відділ машинного навчання Google Про що книга Що спільного у аналітика даних і Шерлока Холмса? Як у Netflix вийшло створити 100% -ний хіт - серіал «Картковий будиночок»? Відповідь криється в правильному використанні даних. Ця книга - практичний посібник і захоплюючу подорож в науку про дані, незалежно від того, чи хочете ви використовувати аналіз даних в своїй професії, чи збираєтеся стати аналітиком даних, або вже працюєте в цій галузі. Її автор, засновник освітнього онлайн-порталу і консультант, Кирило Єременко просто і зрозуміло розповідає про основні методи, алгоритми і прийомах, які вам допоможуть на будь-якому етапі: від збору даних і їх аналізу до візуалізації отриманих результатів. Завдяки «Роботі з даними в будь-якій сфері» ви не тільки дізнаєтеся, як дані впливають на наше життя (і як захистити свої дані), але і зможете розширити свої кар'єрні можливості. Цитати В «Скандале в Богемії» Шерлок Холмс говорить доктору Ватсону: «Теоретизувати, не маючи даних, небезпечно. Непомітно для себе людина починає підтасовувати факти, щоб підігнати їх до своєї теорії, замість того щоб підтвердити факти теорією ». Холмс застерігає Ватсона від того, щоб будувати здогади за відсутності підтверджуючих їх правильність доказів. Але те, що Конан Дойл також підкреслив тут, - це необхідність зробити крок назад, перш ніж зануритися в проблему і сформулювати будь-які припущення або знайти рішення. Маючи справу з даними, ми маємо в своєму розпорядженні перевагою робити висновки з фактичних доказів, і витрачений на формулювання питання час допоможе нам отримати точну відповідь, що не залежить від власних і чужих припущень. Я часто чую, як інші аналітики даних нарікають на те, що даних занадто багато і що сама ідея розібратися з такою кількістю інформації для відповіді на бізнес-питання приголомшує. З урахуванням майже постійного потоку «вихлопних даних» як ми можемо сподіватися управляти зібраною інформацією таким чином, щоб це сприяло її розгляду? Ми не можемо просто прогнати всі наявні у нас відомості через якийсь алгоритм і схрестити пальці в надії отримати потрібні нам результати. Перш ніж ми зможемо підготувати і проаналізувати дані, ми повинні знати, відомості якого роду нам потрібні. А для цього необхідна невелика тонка настройка питань нашого проекту. Навіщо читати З цією книгою ви зможете: Зрозуміти суть аналізу даних за допомогою декількох основних методів. Відкрити для себе безліч технік, які наблизять вас до професії мрії. Стати безцінною частиною будь-якої команди, вивчивши запропоновані в книзі алгоритми. Візуалізувати дані, щоб вони були не тільки зрозумілими, а й цінними для вашої компанії. Для кого Для тих, хто цікавиться наукою про дані, але не знає з чого почати. Для тих, хто хоче навчитися використовувати аналітику даних в своїй роботі. Для тих, хто працює аналітиком даних і хотів би по-новому поглянути на свою професію.