Capitalizarea științei datelor - Un ghid pentru deblocarea puterii datelor pentru afacerea și produsele dumneavoastră

Titlul original:

Capitalizing Data Science - A Guide to Unlocking the Power of Data for Your Business and Products

Conținutul cărții:

Descrierea produsului

Eliberați potențialul științei datelor și al învățării automate pentru afacerea și organizația dumneavoastră

Caracteristici cheie

● Include cele mai populare aplicații de astăzi alimentate de tehnologia științei datelor și a învățării automate.

● O introducere solidă asupra întregului ciclu de viață al științei datelor, detaliată cu exemple.

● O abordare integrată pentru demonstrarea utilizării procesării imaginilor, procesării limbajului natural și a rețelelor neurale în afaceri.

Descriere

Puteți prevedea modul în care compania dumneavoastră și produsele sale vor beneficia de știința datelor? Cum pot fi urmărite și interogate rezultatele utilizării AI și ML în afaceri? Întrebări precum 'cum se construiește o echipă de știința datelor? ' vă tot apar în minte?

Toate aceste preocupări și provocări strategice sunt abordate în această carte.

În primul rând, cartea explorează evoluția procesului decizional bazat pe dovezi empirice. Apoi, cartea ajută la compararea erei bazate pe date cu era actuală condusă de date. De asemenea, se discută despre cum să se desfășoare cu succes un proiect de știința datelor, ciclul de viață al unui proiect de știința datelor și cum arată acesta. Cartea se scufundă destul de profund în diverse aplicații actuale bazate pe date, evidențiază seturi de date de exemplu, discută obstacolele și explică intuitiv modelele și algoritmii de învățare automată.

Această carte acoperă considerații structurale și organizaționale pentru alcătuirea unei echipe de știința datelor. Cartea ajută la recomandarea utilizării structurii optime de organizare a științei datelor pe baza nivelului de dezvoltare al companiei. În cele din urmă, cartea explică efectele științei datelor asupra întreprinderilor prin asistarea liderilor tehnologici.

Ce veți învăța

● Învățați întregul ciclu de viață al științei datelor și deveniți fluent în fiecare fază.

● Descoperiți lumea aplicațiilor de învățare supravegheată și nesupravegheată și a seturilor de date structurate și nestructurate.

● Discutați despre funcția NLP, potențialul său și aplicarea unor metode bine cunoscute precum BERT și GPT3.

● Explicarea unor aplicații practice precum subtitrarea automată, traducerea automată și recunoașterea emoțiilor.

● Oferă un cadru pentru evaluarea competențelor și resurselor echipei dvs. în domeniul științei datelor.

Pentru cine este această carte

Startup-uri, investitori, întreprinderi mici, echipe de management al produselor, CxO și toate întreprinderile în curs de dezvoltare care doresc să valorifice o echipă de știința datelor pentru a obține cele mai multe beneficii din această carte. Cartea discută, de asemenea, potențialul aplicațiilor practice ale învățării automate și ale IA pentru viitorul afacerilor din domeniul bancar și al comerțului electronic.

Tabla de conținut

1. Decizii bazate pe date de la începuturi până în prezent

2. Ciclul de viață al științei datelor -partea 1

3. Ciclul de viață al științei datelor - Partea 2

4. Pătrunderea în AI

5. Aplicarea IA cu date structurate-bancă

6. Aplicarea IA cu date structurate

7. Aplicarea IA cu date structurate - livrări la cerere

8. Inteligența artificială în procesarea limbajului natural

9. Reunirea tuturor elementelor

Despre autor

Mathangi Sri are o experiență dovedită în crearea de soluții și produse din domeniul științei datelor de clasă mondială. Ea are în total 20 de brevete acordate în domeniul experienței intuitive a clienților și al profilurilor utilizatorilor. Este autoarea și a publicat o carte cu Apress, Springer - „Practical Natural Language Processing with Python” În prezent, este Chief Data Officer la Yubi. Anterior, ea a construit echipe de știință a datelor în organizații mari precum Citibank, HSBC, GE și în startup-uri tehnologice precum 247. ai, PhonePe și Gojek. Ea a adus schimbări culturale și a schimbat mentalități pentru adoptarea deciziilor bazate pe date în cadrul diferitelor startup-uri. Contribuie activ la comunitatea Data Science - prin prelegeri, discuții, bloguri și roluri consultative. Este profesoară invitată în multe institute academice premium din întreaga țară, precum IIIT Sri City, IIM Kashipur, NIT Trichy etc. Ea este recunoscută ca fiind una dintre „The Phenomenal SHE” de către Indian National Bar Association în 2019, cei mai puternici 50 de influențatori în AI 2022 de către Engatica, primii 50 de lideri AI influenți din India de către Analytics India Magazine în 2021, primii lideri AI din India 2021 de către asociația 3AI etc.