Il vero lavoro della scienza dei dati: Trasformare i dati in informazioni, decisioni migliori e organizzazioni più forti

Recensioni dei lettori

Il libro di Kenett e Redman fornisce una prospettiva pratica e perspicace sugli aspetti spesso trascurati della scienza dei dati che sono cruciali per il successo in questo campo. Pur evitando specifiche tecniche come la codifica e i framework, sottolinea l'importanza di comprendere le complessità aziendali e di formulare i problemi in modo chiaro. Tuttavia, alcuni lettori hanno riscontrato una mancanza di profondità e innovazione, criticando la brevità e il rapporto qualità-prezzo.

⬤ Fornisce consigli pratici e attuabili sulla scienza dei dati.
⬤ Si concentra sulla comprensione dei problemi e delle complessità aziendali.
⬤ È di facile lettura ed evita un gergo troppo tecnico.
⬤ Offre chiarezza sugli aspetti essenziali che contribuiscono al successo dei progetti sui dati.
⬤ Incoraggiante per i nuovi data scientist.

⬤ Alcuni critici lo considerano troppo breve e poco approfondito, descrivendolo più come un pamphlet.
⬤ Contenuto innovativo limitato; percepito come un'affermazione ovvia.
⬤ Esempi insufficienti per rafforzare i concetti.
⬤ Manca di applicazioni pratiche per le decisioni strategiche aziendali.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

The Real Work of Data Science: Turning Data Into Information, Better Decisions, and Stronger Organizations

Contenuto del libro:

La guida essenziale per i data scientist e per i leader che devono ottenere di più dai loro team di data science.

L'Economist sostiene coraggiosamente che i dati sono oggi "la risorsa più preziosa del mondo". Ma, come Kenett e Redman descrivono con dovizia di particolari, sbloccare questo valore richiede molto più dell'eccellenza tecnica. The Real Work of Data Science esplora la comprensione dei problemi, la gestione dei problemi di qualità, la costruzione della fiducia con i decisori, la collocazione dei team di data science nei punti organizzativi giusti e l'aiuto alle aziende per diventare data-driven. Questo è il lavoro che fa la differenza tra un buon data scientist e un grande data scientist, tra un team che dà un contributo marginale e uno che guida l'azienda, tra un'azienda che ottiene un certo valore dai suoi dati e una in cui i dati sono davvero "la risorsa più preziosa".

"Questi due autori sono esperti di livello mondiale in materia di analisi, gestione e qualità dei dati; hanno dimenticato più cose su questi argomenti di quante la maggior parte di noi ne saprà mai. Il loro libro è pragmatico, comprensibile e focalizzato su ciò che conta davvero. Se volete occuparvi di scienza dei dati a qualsiasi titolo, dovete leggerlo".

Thomas H. Davenport, Distinguished Professor, Babson College e Fellow, MIT Initiative on the Digital Economy.

"Mi piace il suo libro. I capitoli affrontano problemi che gli statistici hanno affrontato per generazioni, aggiornati per riflettere le questioni di oggi, come i Big Data computazionali".

--Sir David Cox, Direttore del Nuffield College e Professore di Statistica, Università di Oxford.

"La scienza dei dati è fondamentale per la competitività, per un buon governo, per decisioni corrette. Ma cos'è la scienza dei dati? Kenett e Redman offrono di gran lunga la migliore introduzione all'argomento che abbia mai visto. Affrontano le questioni critiche della formulazione del problema giusto, della raccolta dei dati giusti, delle analisi giuste, delle decisioni giuste e della misurazione dell'impatto effettivo delle decisioni. Questo libro dovrebbe diventare una lettura obbligatoria nei dipartimenti di statistica e informatica, nelle scuole di business, negli istituti di analisi e, soprattutto, da parte di tutti i manager d'azienda."--A. Blanton Godfrey, Joseph D. Moore Distinguished University Professor, Wilson College of Textiles, North Carolina State University.