Data Science Para Negócios (Português) Capa comum
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Este guia amplo, profundo, porém não muito técnico, apresenta a você os princípios fundamentais do Data Science e orienta-o através do “pensamento analítico” necessário para extrair conhecimento útil e valor de negócios a partir dos dados que você obtém. Ao aprender os princípios do Data Science, você compreenderá as diversas técnicas de mineração de dados usadas hoje. Mais importante ainda, esses princípios sustentam os processos e as estratégias necessárias para resolver problemas de negócios por meio das técnicas de mineração de dados.
ELOGIOS SOBRE O LIVRO:
“Este livro vai além da análise de dados para principiantes. É o guia essencial para aqueles (ou todos?) cujas empresas são construídas sobre a onipresença das oportunidades de dados e a nova ordem de tomada de decisão baseada em dados.”
? Tom Phillips, CEO Dstillery; ex-diretor do Google Search e Analytics
“Os dados são o alicerce das novas ondas de crescimento de produtividade, inovação e visão mais rica do cliente. Apenas recentemente visto como uma fonte de vantagem competitiva, lidar bem com os dados está rapidamente se tornando um requisito mínimo para entrar no jogo. A profunda experiência aplicada dos autores faz com que esta seja uma leitura obrigatória ? uma janela para a estratégia de seu concorrente.”
? Alan Murray, Empreendedor serial; Parceiro Coriolis Ventures
Detalhes do produto
Editora : Editora Alta Books; 1ª edição (22 março 2016)
Idioma : Português
Capa comum : 404 páginas
ISBN-10 : 8576089726
ISBN-13 : 978-8576089728
Dimensões : 23.8 x 17 x 2 cm Descrição do produto
Sobre o Autor
Foster Provost é Professor e NEC Faculty Fellow na Stern School of Business da NYU, onde leciona sobre Análise de Negócios, Data Science e programas de MBA. Sua premiada pesquisa é amplamente lida e citada. Antes de ingressar na NYU, trabalhou como cientista de dados de pesquisa, durante cinco anos, para a empresa que agora é conhecida como Verizon. Durante a última década, o Professor Provost é cofundador de diversas empresas bem-sucedidas orientadas em data science. Tom Fawcett é Ph.D. em aprendizagem computacional e trabalhou na indústria R&D por mais de duas décadas (GTE Laboratories, NYNEX/Verizon Labs, HP Labs etc.). Sua obra publicada tornou-se leitura padrão de data science, tanto na metodologia (por exemplo, avaliação de resultados de mineração de dados), quanto nas aplicações (por exemplo, detecção de fraude e filtro de spam).
ELOGIOS SOBRE O LIVRO:
“Este livro vai além da análise de dados para principiantes. É o guia essencial para aqueles (ou todos?) cujas empresas são construídas sobre a onipresença das oportunidades de dados e a nova ordem de tomada de decisão baseada em dados.”
? Tom Phillips, CEO Dstillery; ex-diretor do Google Search e Analytics
“Os dados são o alicerce das novas ondas de crescimento de produtividade, inovação e visão mais rica do cliente. Apenas recentemente visto como uma fonte de vantagem competitiva, lidar bem com os dados está rapidamente se tornando um requisito mínimo para entrar no jogo. A profunda experiência aplicada dos autores faz com que esta seja uma leitura obrigatória ? uma janela para a estratégia de seu concorrente.”
? Alan Murray, Empreendedor serial; Parceiro Coriolis Ventures
Detalhes do produto
Editora : Editora Alta Books; 1ª edição (22 março 2016)
Idioma : Português
Capa comum : 404 páginas
ISBN-10 : 8576089726
ISBN-13 : 978-8576089728
Dimensões : 23.8 x 17 x 2 cm Descrição do produto
Sobre o Autor
Foster Provost é Professor e NEC Faculty Fellow na Stern School of Business da NYU, onde leciona sobre Análise de Negócios, Data Science e programas de MBA. Sua premiada pesquisa é amplamente lida e citada. Antes de ingressar na NYU, trabalhou como cientista de dados de pesquisa, durante cinco anos, para a empresa que agora é conhecida como Verizon. Durante a última década, o Professor Provost é cofundador de diversas empresas bem-sucedidas orientadas em data science. Tom Fawcett é Ph.D. em aprendizagem computacional e trabalhou na indústria R&D por mais de duas décadas (GTE Laboratories, NYNEX/Verizon Labs, HP Labs etc.). Sua obra publicada tornou-se leitura padrão de data science, tanto na metodologia (por exemplo, avaliação de resultados de mineração de dados), quanto nas aplicações (por exemplo, detecção de fraude e filtro de spam).