Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Smarter Data Science de Neal Fishman

Smarter Data Science

Autor Neal Fishman, Cole Stryker
en Limba Engleză Paperback – 3 iun 2020

Structura progresivă a lucrării Smarter Data Science ghidează cititorul de la managementul fundamental al activelor de date până la implementarea unor capabilități prescriptive. Observăm o abordare pragmatică a arhitecturii informaționale, menită să elimine proiectele de inteligență artificială „izolate” sau insuficient pregătite, care adesea eșuează în mediul enterprise. Autorii Neal Fishman și Cole Stryker propun un model de tip scară care permite organizațiilor să scaleze funcțiile de analiză, transformând știința datelor dintr-un domeniu experimental într-un instrument de business predictibil.

Pe linia practică a volumului Applying Data Science, dar cu focus pe arhitectura enterprise și guvernanță, această resursă detaliază modul în care se poate stabili o topologie de date robustă. Reținem accentul pus pe democratizarea accesului la date, oferind echiperilor din diverse departamente posibilitatea de a utiliza modele de AI infuzate pentru cazuri de utilizare comune. Spre deosebire de alte manuale teoretice, aici descoperim specificații tehnice despre calculul distribuit, acoperind spectrul de la cloud până la fog și mist computing.

Analizăm, de asemenea, optimizarea fluxurilor de lucru și a proceselor de business prin BI bazat pe AI și vizualizarea datelor. Ritmul este unul alert, axat pe livrarea de valoare (time-to-value) și pe integrarea sistemelor de învățare automată în infrastructura existentă. Este o lectură tehnică ce pune accent pe execuție, oferind un cadru de lucru pentru finalizarea proiectelor de AI într-o manieră coordonată și repetabilă, indiferent de nodul de calcul utilizat.

Citește tot Restrânge

Preț: 23263 lei

Preț vechi: 29079 lei
-20%

Puncte Express: 349

Carte disponibilă

Livrare economică 04-18 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781119693413
ISBN-10: 1119693411
Pagini: 304
Dimensiuni: 190 x 235 x 17 mm
Greutate: 0.53 kg
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte liderilor IT și analiștilor care doresc să depășească etapa experimentelor izolate și să construiască o practică de data science sustenabilă. Cititorul câștigă o metodologie clară pentru a transforma datele brute în active strategice, învățând cum să implementeze soluții de inteligență artificială care sunt nu doar inovatoare, ci și scalabile la nivelul întregii companii. Este un ghid esențial pentru asigurarea competitivității prin rigoare arhitecturală.

Despre autor

Neal Fishman este un expert recunoscut în arhitectura datelor și strategii de informații, având o experiență vastă în cadrul unor corporații tehnologice de top, precum IBM. Expertiza sa se concentrează pe transformarea modului în care organizațiile gestionează volumul imens de date pentru a genera perspective acționabile. Cole Stryker este autor și strateg, cunoscut pentru analizele sale privind impactul tehnologiei asupra societății și afacerilor. Împreună, cei doi combină rigoarea tehnică a sistemelor de operare și a bazelor de date cu viziunea strategică necesară implementării AI la nivel enterprise, oferind o perspectivă echilibrată între infrastructură și aplicație practică.

Notă biografică

NEAL FISHMAN is a Distinguished Engineer and CTO of Data-Based Pathology at IBM. He is an IBM-certified Senior IT Architect and Open Group Distinguished Chief Architect. COLE STRYKER is a journalist based in Los Angeles. He is the author of Epic Win for Anonymous and Hacking the Future.

Descriere scurtă

Organizations can make data science a repeatable, predictable tool, which business professionals use to get more value from their data Enterprise data and AI projects are often scattershot, underbaked, siloed, and not adaptable to predictable business changes. As a result, the vast majority fail. These expensive quagmires can be avoided, and this book explains precisely how. Data science is emerging as a hands-on tool for not just data scientists, but business professionals as well. Managers, directors, IT leaders, and analysts must expand their use of data science capabilities for the organization to stay competitive. Smarter Data Science helps them achieve their enterprise-grade data projects and AI goals. It serves as a guide to building a robust and comprehensive information architecture program that enables sustainable and scalable AI deployments. When an organization manages its data effectively, its data science program becomes a fully scalable function that's both prescriptive and repeatable. With an understanding of data science principles, practitioners are also empowered to lead their organizations in establishing and deploying viable AI. They employ the tools of machine learning, deep learning, and AI to extract greater value from data for the benefit of the enterprise. By following a ladder framework that promotes prescriptive capabilities, organizations can make data science accessible to a range of team members, democratizing data science throughout the organization. Companies that collect, organize, and analyze data can move forward to additional data science achievements: * Improving time-to-value with infused AI models for common use cases * Optimizing knowledge work and business processes * Utilizing AI-based business intelligence and data visualization * Establishing a data topology to support general or highly specialized needs * Successfully completing AI projects in a predictable manner * Coordinating the use of AI from any compute node. From inner edges to outer edges: cloud, fog, and mist computing When they climb the ladder presented in this book, businesspeople and data scientists alike will be able to improve and foster repeatable capabilities. They will have the knowledge to maximize their AI and data assets for the benefit of their organizations.