Scienza dei dati per il business: Quello che c'è da sapere sull'estrazione dei dati e sul pensiero analitico dei dati

Recensioni dei lettori

Data Science for Business di Foster Provost e Tom Fawcett è una guida completa che introduce i concetti e le applicazioni essenziali della scienza dei dati in contesti aziendali. Il libro sottolinea l'importanza di comprendere sia i problemi aziendali sia il pensiero analitico dei dati, fornendo approfondimenti sulla selezione dei modelli, sui metodi di valutazione e sulle tecniche pratiche di data mining. Sebbene molti recensori ne lodino l'accessibilità e gli esempi pratici, alcuni esprimono il desiderio di una maggiore profondità in alcune aree e di una migliore presentazione in formato elettronico.

⬤ Eccellente introduzione alla scienza dei dati, accessibile a principianti e professionisti del settore.
⬤ Fornisce applicazioni pratiche ed esempi reali.
⬤ Evidenzia concetti essenziali come la curva di profitto rispetto alle tradizionali metriche di accuratezza.
⬤ Stile di scrittura facile da usare, con spiegazioni chiare di argomenti complessi.
⬤ Una risorsa preziosa per sviluppare le capacità di analisi dei dati.
⬤ Consigliato come lettura obbligata per aspiranti data scientist e manager.

⬤ Manca di profondità in alcune aree, richiedendo materiali supplementari per gli argomenti più avanzati.
⬤ Alcuni recensori hanno notato che la versione Kindle è poco leggibile per le equazioni matematiche.
⬤ Assenza di esercizi per esercitarsi sui concetti presentati.
⬤ Alcuni hanno trovato la scrittura eccessivamente prolissa e poco incisiva nel trasmettere le distinzioni tra alcuni argomenti.

(basato su 293 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking

Contenuto del libro:

Scritto dai famosi esperti di scienza dei dati Foster Provost e Tom Fawcett, Data Science for Business introduce i principi fondamentali della scienza dei dati e vi guida attraverso il pensiero analitico dei dati necessario per estrarre conoscenze utili e valore aziendale dai dati raccolti. Questa guida aiuta inoltre a comprendere le numerose tecniche di data-mining oggi in uso.

Basato su un corso MBA che Provost ha tenuto alla New York University negli ultimi dieci anni, Data Science for Business fornisce esempi di problemi aziendali reali per illustrare questi principi. Non solo imparerete a migliorare la comunicazione tra gli stakeholder aziendali e i data scientist, ma anche a partecipare in modo intelligente ai progetti di data science della vostra azienda. Scoprirete inoltre come pensare in modo analitico ai dati e come apprezzare appieno il modo in cui i metodi della scienza dei dati possono supportare il processo decisionale aziendale.

⬤ Capirete come la scienza dei dati si inserisce nella vostra organizzazione e come potete utilizzarla per ottenere un vantaggio competitivo.

⬤ Trattare i dati come una risorsa aziendale che richiede un investimento attento se si vuole ottenere un valore reale.

⬤ Affrontare i problemi aziendali in modo analitico, utilizzando il processo di data-mining per raccogliere dati validi nel modo più appropriato.

⬤ Imparare i concetti generali per estrarre effettivamente la conoscenza dai dati.

⬤ Applicare i principi della scienza dei dati durante i colloqui con i candidati.