Getting Started with Data Science: Making Sense of Data with Analytics
Autor Murtaza Haideren Limba Engleză Paperback – 29 mai 2024
Notăm cu interes că Getting Started with Data Science nu este un manual tehnic arid, ci un set de instrumente practice conceput pentru a transforma datele brute în decizii strategice. Autorul Murtaza Haider oferă cadre de lucru riguroase care ghidează cititorul prin întreg fluxul analitic: de la formularea întrebării de cercetare și selecția metodelor potrivite, până la generarea de statistici și, esențial, structurarea raportului final. Reținem că această lucrare elimină barierele tehnice, fiind complet independentă de platformă; puteți aplica aceste metodologii indiferent dacă utilizați R, SPSS, SAS sau Stata. Putem afirma că forța acestui volum rezidă în abordarea problemelor concrete de business și societate. În loc de exerciții teoretice, suntem puși în fața unor dileme reale: ce determină prețul unei locuințe sau cum influențează prezența copiilor cheltuielile familiei. Cititorul care a aplicat ideile din Doing Data Science de Cathy O'Neil va găsi aici elementul care completează expertiza tehnică: arta de a spune o poveste convingătoare cu ajutorul datelor. În timp ce alte titluri se concentrează pe algoritmi, Murtaza Haider pune accent pe interpretare și vizualizare, împrumutând stilul narativ accesibil întâlnit în lucrări celebre de economie comportamentală. Structura celor peste 600 de pagini este una progresivă, asigurându-se că fiecare tehnică statistică este ancorată într-o nevoie de business. Nu este doar despre „cum” să procesăm datele, ci despre „de ce” o facem. Este un manual de econometrie aplicată care transformă un analist într-un consultant capabil să ofere soluții clare, precise și, mai ales, gata de a fi puse în practică de către management.
Preț: 243.28 lei
Carte disponibilă
Livrare economică 08-22 iunie
Specificații
ISBN-10: 0133991024
Pagini: 608
Dimensiuni: 178 x 232 x 33 mm
Greutate: 1.03 kg
Ediția:1. Auflage
Editura: IBM Press
De ce să citești această carte
Această carte se adresează managerilor și studenților care doresc să stăpânească data science fără a se pierde în jargon matematic. Veți învăța să extrageți concluzii valoroase din date aparent disparate și să le prezentați într-un mod care să influențeze deciziile de business. Câștigul major este dobândirea unei metodologii clare de analiză și vizualizare, aplicabilă imediat pe orice platformă software dețineți deja.
Descriere scurtă
"Harvard Business Review" recently called data science The Sexiest Job of the 21st Century. It s not just sexy: For millions of managers, analysts, and students who need to solve real business problems, it s indispensable. Unfortunately, there s been nothing easy about learning data science until now.
Getting Started with Data Science takes its inspiration from worldwide best-sellers like "Freakonomics "and Malcolm Gladwell s "Outliers" It teaches through a powerful narrative packed with unforgettable stories.
Murtaza Haider offers informative, jargon-free coverage of basic theory and technique, backed with plenty of vivid examples and hands-on practice opportunities. Everything s software and platform agnostic, so you can learn data science whether you work with R, Stata, SPSS, or SAS. Best of all, Haider teaches a crucial skillset most data science books ignore: how to tell powerful stories using graphics and tables. Every chapter is built around real research challenges, so you ll always know why you re doing what you re doing.
You ll master data science by answering fascinating questions, such as:
Are religious individuals more or less likely to have extramarital affairs?
Do attractive professors get better teaching evaluations?
Does the higher price of cigarettes deter smoking?
What determines housing prices more: lot size or the number of bedrooms?
How do teenagers and older people differ in the way they use social media?
Who is more likely to use online dating services?
Why do some purchase iPhones and others Blackberry devices?
Does the presence of children influence a family s spending on alcohol?
For each problem, you ll walk through defining your question and the answers you ll need; exploring how
others have approached similar challenges; selecting your data and methods; generating your statistics;
organizing your report; and telling your story. Throughout, the focus is squarely on what matters most:
transforming data into insights that are clear, accurate, and can be acted upon.
"