Cantitate/Preț
Produs

Data Science for Business With R

Autor Jeffrey Morgan Stanton, Jeffrey S. Saltz
en Limba Engleză Paperback – 13 mai 2021

În literatura academică dedicată analizei de date, observăm adesea o prăpastie între manualele teoretice de statistică și ghidurile tehnice de programare, lăsând studenții de la facultățile de business fără un punct de sprijin aplicat. Data Science for Business With R vine să completeze exact această lacună, oferind un parcurs pedagogic care nu presupune cunoștințe prealabile de informatică. Ne-a atras atenția modul în care autorii, Jeffrey S. Saltz și Jeffrey Morgan Stanton, reușesc să transforme un subiect tehnic într-un instrument de management accesibil.

Volumul este organizat logic, urmărind ciclul de viață al datelor. Primele capitole ghidează cititorul prin instalarea RStudio și conceptele de bază ale manipulării rândurilor și coloanelor, evoluând natural spre tehnici complexe precum „data munging”, mineritul de text și crearea de aplicații web prin Shiny. Această structură progresivă completează perspectiva oferită de An Introduction to Data Science, adăugând o dimensiune specifică mediului de afaceri prin utilizarea unui studiu de caz recurent: analiza sondajelor unei companii aeriene globale. Spre deosebire de R for Business Analytics, care pune accent pe interfețele grafice, acest curs încurajează utilizarea directă a funcțiilor R, oferind la finalul fiecărui capitol liste recapitulative de comenzi și provocări practice care ancorează noțiunile teoretice în realitatea operațională.

Citește tot Restrânge

Preț: 86368 lei

Preț vechi: 116713 lei
-26%

Puncte Express: 1296

Carte disponibilă

Livrare economică 15-29 mai
Livrare express 30 aprilie-06 mai pentru 4159 lei


Specificații

ISBN-13: 9781544370453
ISBN-10: 1544370458
Pagini: 424
Dimensiuni: 189 x 232 x 40 mm
Greutate: 0.78 kg
Ediția:1
Editura: Sage Publications, Inc
Locul publicării:Thousand Oaks, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților și profesioniștilor care doresc să treacă de la intuiție la decizii fundamentate pe date, fără a fi experți în programare. Cititorul câștigă competențe practice în R și RStudio, învățând să gestioneze întregul flux de analiză — de la colectare la vizualizare. Este un manual esențial pentru curriculumul de business analytics, oferind un avantaj competitiv imediat pe piața muncii prin stăpânirea unor unelte open-source de top.


Despre autor

Jeffrey S. Saltz și Jeffrey Morgan Stanton sunt cadre didactice și cercetători cu o vastă experiență în domeniul științei datelor și al sistemelor informaționale. Jeffrey S. Saltz deține un doctorat în sisteme informaționale și a lucrat anterior în sectorul financiar, ceea ce îi permite să aducă o perspectivă pragmatică asupra modului în care datele influențează profitabilitatea. Jeffrey M. Stanton este recunoscut pentru lucrările sale privind impactul tehnologiei asupra organizațiilor. Împreună, aceștia au dezvoltat metodologii de predare care fac tehnologia accesibilă non-specialiștilor, fiind autori de referință în portofoliul Sage Publications.


Descriere scurtă

Data Science for Business with R focuses on the concepts foundational for students starting a business analytics or data science course. The book features running case using an airline business’s customer survey dataset to illustrate how to turn data in business decisions. The text also features full integration of R and RStudio software. 

Cuprins

Introduction: Data Science, Many Skills
Chapter 1: Getting Started with R & RStudio
Chapter 2: Rows and Columns
Chapter 3: Data Munging
Chapter 4: What’s My Function?
Chapter 5: Beer, Farms, and Peas and the Use of Statistics
Chapter 6: Sample in a Jar
Chapter 7: Storage Wars
Chapter 8: Pictures vs. Numbers
Chapter 9: Map Mashup
Chapter 10: Lining Up Our Models
Chapter 11: What’s Your Vector, Victor?
Chapter 12: Hi Ho, Hi Ho—Data Mining We Go
Chapter 13: Word Perfect (Text Mining)
Chapter 14: Shiny Web Apps
Chapter 15: Time for a Deep Dive

Notă biografică

Jeffrey S. Saltz is currently an Associate Professor at Syracuse University, in the School of Information Studies. His research and teaching focus on helping organizations leverage information technology and data for competitive advantage. Specifically, Jeff¿s current research focuses on the socio-technical aspects of data science projects, such as how to coordinate and manage data science teams. In order to stay connected to the ¿real world¿, Jeff consults with clients ranging from professional football teams to Fortune 500 organizations.
Prior to becoming a professor, Jeff¿s 20+ years of industry experience focused on leveraging emerging technologies and data analytics to deliver innovative business solutions. In his last corporate role, at JPMorgan Chase, he reported to the firm¿s Chief Information Officer and drove technology innovation across the organization. Jeff also held several other key technology management positions at the company, including CTO and Chief Information Architect. 
Jeff has also served as chief technology officer and principal investor at Goldman Sachs, where he invested and helped incubate technology start-ups. He started his career as a programmer, project leader and consulting engineer with Digital Equipment Corp.
 
Jeff holds a B.S. degree in computer science from Cornell University, an M.B.A. from The Wharton School at the University of Pennsylvania and a Ph.D. in Information Systems from the New Jersey Institute of Technology.