Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные; Питер, 2021

52 р.

  • Издатель: ПИТЕР
  • ISBN: 978-5-4461-1879-3
  • EAN: 9785446118793

  • Книги: Математика
  • ID:7748595
Где купить

Сравнить цены (1)

Цена от 52 р. до 52 р. в 1 магазинах

МагазинЦенаНаличие
49 р. (-22%) Заказ от 800 рублей мы привезем бесплатно!

Наличие уточняйте
18.04.2024
Яндекс.Маркет
5/5
60 р. (-48%) Кэшбэк в Яндекс.Маркет до 3.8%
Промокоды на скидку

Наличие уточняйте
27.06.2024
Повышенный кешбэк до 40%

Наличие уточняйте
24.10.2024
Крупнейший маркетплейс Беларуси Кэшбэк в Onliner BY до 1.7%

01.06.2025
Крупнейшая в Беларуси оптовая и розничная торговая сеть строительных материалов и инструментов
Мы предлагаем профессиональную консультацию, вежливое обслуживание, честные цены и быструю и аккуратную доставку
Мы трудимся, чтобы предложить максимальный выбор: товаров, способов оплаты, вариантов доставки — и лучший сервис
24shop - это возможность приобрести все необходимое в одном месте
Домотехника
5/5
Быстрая доставка. Мы доставляем товар по всей Беларуси в удобное для вас время
Промокоды на скидку

Описание

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа - создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.

Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто "пилит" свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области.

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №1

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №2

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №3

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №4

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №5

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №6

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №7

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №8

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №9

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №10

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №11

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №12

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №13

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №14

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №15

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №16

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №17

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - фото №18

Смотри также о книге.

О книге


ПараметрЗначение
Автор(ы)
ИздательПитер
Год издания2021
Серияit для бизнеса
Переплет60х90/16 (140х205 мм)
Кол-во страниц320
Возрастные ограничения16
Количество книг1
Формат135x205мм
Возрастное ограничение16+
Количество страниц320
Вес0.36кг
АвторЗыков Роман Владимирович
Тип обложкимягкая
ИздательствоПитер
ISBN978-5-4461-1879-3
РазделИнформатика
Размеры60x90/16
Обложкамягкая обложка
Язык изданияrus


Отзывы (9)


  • 5/5

    Очень полезно будет прочесть тем, кто планирует изменить сферу и войти в анализ данных в любом качестве - от обработки до визуализации. Все необходимое для принятия такого решения вы найдете в этой книге, отбросив агрессивный маркетинг онлайн-курсов и блогеров. Уверена, что многие сэкономят массу сил и времени на поиск и анализ всей картины, просто узнав все, что нужно, из первых уст. Спасибо автору!

  • 5/5

    Я не совсем целевая аудитория и узнал не так много нового из этой книги. Тем не менее, она оказалась довольно полезной в том, что позволила посмотреть чужими глазами на те проблемы, с которыми я сталкиваюсь на работе. Обычно это узнаешь при общении с коллегами или из статей, а тут целая книга. И несколько интересных идей я отсюда все же почерпнул.
    В книге действительно рассмотрены почти все аспекты работы отдела аналитики в компании: какие задачи стоят, какие инструменты используются, кто и как с этим всем работает, чего можно ждать и как выращивать.
    Какие-то вещи я бы подал немного иначе, с чем-то я не согласен, но во всей книге я не встретил каких-то оторванных от реальности вещей. Чувствуется, что автор собрал не одни грабли на пути от начала карьеры в аналитике и до написания этой книги.
    Я бы точно порекомендовал эту книгу руководителям, которые еще не имели опыта работы с аналитикой за пределами базовых инструментов вроде таблиц в экселе.
    Я бы порекомендовал эту книгу аналитикам, которые уже набрались профессионального опыта, но еще не очень понимают роль аналитики в бизнесе.
    И я бы порекомендовал эту книгу людям, которые уже обладают каким-то опытом и пониманием того, как работает бизнес, но только собираются заняться аналитиков

Все отзывы (9)

Зарегистрируйтесь и получайте бонусы за покупки!


Книги: Машинное обучение. Анализ данных ПИТЕР

Книги: Машинное обучение. Анализ данных

Категория 42 р. - 62 р.

закладки (0) сравнение (0)

10 ms