«Data Science. Лучшие практики»Уникальное практическое руководство, содержащее методы и передовые практики, не так часто встречающиеся в традиционном подходе обучения науке о данных. Автор делится проверенными приемами и техниками, позволяющими создавать реальные проекты анализа данных, обладающие значимой ценностью.Книга охватывает широкий спектр практических вопросов, включая разработку новых функций моделей машинного обучения и глубокую декомпозицию роста, чтобы найти основные причины изменений в метриках.Основные темы:- Искусство построения сильных аргументов и презентаций работы.- Получение инструментов для успешной разработки аналитических проектов.- Улучшение понимания принципов управления и организации процессов в сфере данных.- Создание эффективных бизнес-кейсов.Книга будет отличным помощником как для начинающих специалистов, стремящихся стать профессионалами высокого уровня, так и для опытных дата-сайентистов, желающих углубить свои знания и повысить эффективность работы.Об автореДэниел ВОГАН — доктор экономических наук, получивший степень в Нью-Йоркском университете в 2011 году, руководитель отдела данных в Clip. Более 15 лет разрабатывает модели машинного обучения и более 8 лет управляет командами по работе с данными. Страстно увлечен созданием реальной ценности с помощью Data Science и развитием молодых талантов. «Эта книга — не просто инструкция, это переводчик с языка цифр на язык бизнеса и жизни. Каждая страница учит мыслить иначе, видеть за цифрой реальный результат, а не просто таблицу. Подходит для тех, кто создает и дорабатывает новые решения, кто строит будущее своими руками. Лаконично, емко и без воды». — Никита Злобин, операционный директор ATU Forwarding

Data Science. Лучшие практики
Информатика«Data Science. Лучшие практики»Уникальное практическое руководство, содержащее методы и передовые практики, не так часто встречающиеся в традиционном подходе обучения науке о данных. Автор делится проверенными приемами и техниками, позволяющими создавать реальные проекты анализа данных, обладающие значимой ценностью.Книга охватывает широкий спектр практических вопросов, включая разработку новых функций моделей машинного обучения и глубокую декомпозицию роста, чтобы найти основные причины изменений в метриках.Основные темы:- Искусство построения сильных аргументов и презентаций работы.- Получение инструментов для успешной разработки аналитических проектов.- Улучшение понимания принципов управления и организации процессов в сфере данных.- Создание эффективных бизнес-кейсов.Книга будет отличным помощником как для начинающих специалистов, стремящихся стать профессионалами высокого уровня, так и для опытных дата-сайентистов, желающих углубить свои знания и повысить эффективность работы.Об автореДэниел ВОГАН — доктор экономических наук, получивший степень в Нью-Йоркском университете в 2011 году, руководитель отдела данных в Clip. Более 15 лет разрабатывает модели машинного обучения и более 8 лет управляет командами по работе с данными. Страстно увлечен созданием реальной ценности с помощью Data Science и развитием молодых талантов. «Эта книга — не просто инструкция, это переводчик с языка цифр на язык бизнеса и жизни. Каждая страница учит мыслить иначе, видеть за цифрой реальный результат, а не просто таблицу. Подходит для тех, кто создает и дорабатывает новые решения, кто строит будущее своими руками. Лаконично, емко и без воды». — Никита Злобин, операционный директор ATU Forwarding
$36.99
| Вес | 18.1 унция |
|---|---|
| Габариты | 21.59 × 14.48 × 2.54 дюйм |
| handling_time | 15 days |
| переплет | Твердый переплет |
| ISBN | 978-601-12-7679-5 |
| EAN | 9786011276795 |
| формат | 70×100/16 |
| Издательство | |
| Серия | |
| стандарт | 8 |
| Автор | |
| дата-получения | 01.06.2026 |
| Год выпуска | |
| количество-страниц | 288 |
| SKU | ITD000000001390290 |
| формат-ммсм | 170×240 |
| тираж | 1500 |






Отзывы
Отзывов пока нет.