Data Analytics per principianti assoluti: Una guida decostruita all'alfabetizzazione dei dati: (Introduzione ai dati, visualizzazione dei dati, business intelligence e analisi dei dati).

Recensioni dei lettori

Il libro è ben accolto dai lettori, in particolare dai principianti della scienza dei dati e dell'analisi. Molti apprezzano le spiegazioni semplici, il contesto storico e le applicazioni pratiche. Tuttavia, ci sono alcune critiche riguardo alla redazione e all'approfondimento per gli studenti più avanzati.

⬤ Ben scritto e di facile comprensione
⬤ ottimo per i principianti
⬤ fornisce una buona base di scienza dei dati e analisi
⬤ esempi pratici e contesto storico
⬤ conveniente e con un ottimo rapporto qualità-prezzo.

⬤ Editing scadente con eccessiva leggerezza
⬤ manca di profondità per le teorie avanzate
⬤ alcuni lettori lo hanno trovato eccessivamente semplicistico.

(basato su 42 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Analytics for Absolute Beginners: A Deconstructed Guide to Data Literacy: (Introduction to Data, Data Visualization, Business Intelligence & Mach

Contenuto del libro:

Volete aggiungere l'analisi dei dati al vostro bagaglio di competenze? Avete problemi a trovare da dove iniziare?

Cellula per cellula, bit per bit, questo libro vi insegna il vocabolario, gli strumenti e gli algoritmi di base per pensare come uno scienziato dei dati Utilizzando l'approccio "Lego set", ogni capitolo aggiunge e collega i singoli blocchi di conoscenza per costruire la vostra alfabetizzazione sui dati. Questa struttura lineare di disimballaggio dell'analisi dei dati vi porta da zero a analizzare e discutere con sicurezza i problemi dei dati.

Per chi è questo libro?

Questo libro è ideale per chiunque sia interessato a dare un senso all'analisi dei dati senza presupporre la comprensione della terminologia della scienza dei dati o della matematica avanzata. Se avete già provato a imparare l'analisi dei dati e avete fallito, questo libro fa per voi.

Approccio pratico

Questo libro adotta un approccio pratico all'apprendimento. Include esempi pratici, esempi visivi e due esercizi bonus di codifica in Python, con contenuti video gratuiti che guidano l'utente attraverso entrambi gli esercizi. Alla fine del libro, avrete le conoscenze pratiche per affrontare problemi di dati reali nella vostra organizzazione o nella vita quotidiana.

Cosa imparerete

- Come riconoscere i tipi di dati comuni che ogni data scientist deve conoscere.

- Dove archiviare i dati, compresi i Big Data.

- Le nuove tendenze dell'analisi dei dati, tra cui i dati alternativi e il motivo per cui pochi li conoscono!

- Come spiegare ai colleghi la distinzione tra Data Mining, Machine Learning e Analytics.

- Quando e come utilizzare Analisi di regressione, Classificazione, Clustering, Analisi delle associazioni e Elaborazione del linguaggio naturale.

- Come prendere decisioni aziendali migliori utilizzando Data Visualization e Business Intelligence.