Nowoczesne analizy biznesowe. Zwiększanie wartości danych przy użyciu Pythona i R
„Lektura obowiązkowa dla wszystkich analityków biznesowych i danetyków."
Balaji Dhamodharan, światowy lider w dziedzinie danetyki, NXP Semiconductors
„Ta książka to niezastąpione źródło wiedzy dla każdego, kto pragnie opanować szybko zmieniający się świat analityki"
Lipi Deepaakshi Patnaik, starszy inżynier oprogramowania, Zeta
Wydobycie wartości biznesowej z ogromu danych to trudny i wymagający proces. Przekształcenie surowych danych w użyteczne informacje wymaga od analityka biegłego posługiwania się wieloma technologiami, takimi jak bazy danych, narzędzia programistyczne czy komercyjne narzędzia analityczne. Ten praktyczny przewodnik pokazuje programistom rozumiejącym koncepcje analizy, jak rozwijać umiejętności niezbędne do uzyskania wartości biznesowej.
Autorka, zajmująca się danetyką zarówno od strony praktycznej, jak i naukowej, pomaga połączyć światy biznesu i techniki, aby spełnić te wymagania. Rozwiń umiejętności posługiwania się językami R i Python na z życia wziętych przykładach. Dowiedz się również, jak wykorzystywać właściwe metodologie w celu skutecznego realizowania celów. Metodyka uczenia się połączona z narzędziami open source jest kluczem do dostarczania rzeczywistych wartości biznesowych.
Książka ta pokazuje, jak:
• Stosować metodologie analityki biznesowej, aby osiągnąć pomyślne wyniki
• Czyścić i przekształcać dane przy użyciu języków R i Python
• Używać R i Pythona do wykonywania eksploracyjnej analizy danych
• Tworzyć modele predykcyjne do rozwiązywania problemów biznesowych w R i Pythonie
• Używać Pythona, R i narzędzi analitycznych do obsługi wielkich wolumenów danych
• Współpracować z inżynierami danych i danetykami
• Mierzyć skuteczność analiz biznesowych
Dr. Deanne Larson jest eksperktą w dziedzinie danetyki oraz edukatorką, która pomaga największym firmom odblokować wartości biznesowe dzięki analityce. Dzięki wykładom w zakresie analiz, sztucznej inteligencji i przywództwa prowadzonym na takich uczelniach, jak MIT, Harvard, Stanford i NYU, stała się poszukiwanym wykładowcą i oddanym mentorem swojej dziedziny.