The Well-Grounded Data Analyst
Autor David Asbothen Limba Engleză Hardback – 2 iul 2025
Adresată studenților care se pregătesc pentru o carieră în domeniul tehnic, precum și practicienilor care doresc să își rafineze metodologia, The Well-Grounded Data Analyst oferă un cadru conceptual solid pentru gestionarea informațiilor complexe. Subliniem faptul că autorul David Asboth nu se limitează la prezentarea unor instrumente izolate, ci construiește o înțelegere profundă a procesului de analiză, de la colectarea datelor până la interpretarea rezultatelor. Reținem structura riguroasă a celor 472 de pagini, publicate de Manning Publications, care ghidează cititorul prin aspectele fundamentale ale disciplinei, asigurând o tranziție lină de la mediul academic la cel profesional. Volumul completează perspectiva oferită de Applying Analytics de E. S. Levine, adăugând un strat suplimentar de profunzime teoretică acolo unde celălalt se concentrează strict pe tehnici practice de aplicare a algoritmilor. În timp ce The Art of Data Science de Douglas A. Gray mizează pe lecții învățate de-a lungul unei cariere lungi sub formă de articole, lucrarea lui Asboth propune un parcurs sistematic și unitar, esențial pentru formarea unei gândiri analitice corecte. Stilul este unul precis, axat pe claritate, fiind o resursă în limba engleză care prioritizează rigoarea metodologică.
Preț: 338.31 lei
Carte disponibilă
Livrare economică 14-28 septembrie
Livrare express 29 august-04 septembrie pentru 157.77 lei
Specificații
ISBN-10: 1633437531
Pagini: 472
Dimensiuni: 185 x 236 x 34 mm
Greutate: 0.87 kg
Editura: Manning Publications
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte oricărui viitor analist care dorește să înțeleagă nu doar 'cum', ci și 'de ce' se aplică anumite metode de analiză. Cititorul câștigă o bază teoretică și practică echilibrată, protejându-se de erorile comune de interpretare. Este un instrument esențial pentru cei care vor să depășească statutul de simplu utilizator de software și să devină profesioniști capabili să ofere perspective valoroase bazate pe date.
Notă biografică
Descriere scurtă
Data analysts need to be problem solvers—and The Well-Grounded Data Analyst will teach you how to solve the most common problems you'll face in industry. You'll explore eight scenarios that your class or bootcamp won’t have covered, so you can accomplish what your boss is asking for.
In The Well-Grounded Data Analyst you'll learn:
- High-value skills to tackle specific analytical problems
- Deconstructing problems for faster, practical solutions
- Data modeling, PDF data extraction, and categorical data manipulation
- Handling vague metrics, deciphering inherited projects, and defining customer records
Foreword by Reuven M. Lerner.
About the technology
Real world data analysis is messy. Success requires tackling challenges like unreliable data sources, ambiguous requests, and incompatible formats—often with limited guidance. This book goes beyond the clean, structured examples you see in classrooms and bootcamps, offering a step-by-step framework you can use to confidently solve any data analysis problem like a pro.
About the book
The Well-Grounded Data Analyst introduces you to eight scenarios that every data analyst is bound to face. You’ll practice author David Asboth’s results-oriented approach as you model data by identifying customer records, navigate poorly-defined metrics, extract data from PDFs, and much more! It also teaches you how to take over incomplete projects and create rapid prototypes with real data. Along the way, you’ll build an impressive portfolio of projects you can showcase at your next interview.
What's inside
- Deconstructing problems
- Handling vague metrics
- Data modeling
- Categorical data manipulation
For early-career data scientists.
About the author
David Asboth is a data generalist educator, and software architect. He co-hosts the Half Stack Data Science podcast.
Table of Contents
1 Bridging the gap between data science training and the real world
2 Encoding geographies
3 Data modeling
4 Metrics
5 Unusual data sources
6 Categorical data
7 Categorical data: Advanced methods
8 Time series data: Data preparation
9 Time series data: Analysis
10 Rapid prototyping: Data analysis
11 Rapid prototyping: Creating the proof of concept
12 Iterating on someone else’s work: Data preparation
13 Iterating on someone else’s work: Customer segmentation
A Python installation instructions