Data Scientist: Ghidul definitoriu pentru a deveni cercetător în domeniul datelor

Evaluare:   (4.1 din 5)

Data Scientist: Ghidul definitoriu pentru a deveni cercetător în domeniul datelor (Zacharias Voulgaris)

Recenzii ale cititorilor

Rezumat:

Cartea este un ghid introductiv la știința datelor, deosebit de util pentru cei care fac tranziția în acest domeniu din discipline conexe. Ea acoperă subiecte esențiale, inclusiv abilitățile necesare, sfaturi pentru carieră și diferențele dintre metodologii. Cu toate acestea, unii cititori au considerat-o lipsită de profunzime pentru profesioniștii cu experiență și i-au criticat tonul învechit și condescendența ocazională.

Avantaje:

Ușor de citit și de înțeles pentru noii veniți.
Oferă o cale clară pentru tranziția către știința datelor.
Conține referințe și resurse valoroase.
Inspiratoare și informativă pentru cercetătorii aspiranți în domeniul datelor.
Acoperă o gamă largă de competențe relevante și sfaturi pentru carieră.

Dezavantaje:

Poate să nu ofere perspective noi pentru profesioniștii cu experiență.
Unii cititori au considerat-o prea simplistă sau condescendentă.
Autorul este relativ nou în domeniu, ceea ce duce la îndoieli cu privire la profunzimea cărții.
Repetiții ocazionale în text.

(pe baza a 23 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data Scientist: The Definitive Guide to Becoming a Data Scientist

Conținutul cărții:

Aflați ce este un cercetător de date și cum să deveniți unul.

Pe măsură ce societatea noastră se transformă într-una bazată pe date, rolul cercetătorului de date devine din ce în ce mai important. Dacă doriți să fiți în avangarda a ceea ce va deveni cu siguranță o profesie majoră într-un viitor nu prea îndepărtat, această carte vă poate arăta cum.

Fiecare capitol este plin de informații practice care vă vor ajuta să culegeți roadele big data și să deveniți un Data Scientist de succes:

⬤ Învățați ce sunt big data și cum se deosebesc acestea de datele tradiționale prin principalele lor caracteristici: volum, varietate, viteză și veridicitate.

⬤ Explorați diferitele tipuri de cercetători de date și setul de competențe pe care îl are fiecare.

⬤ Explorați ce presupune rolul de cercetător în domeniul datelor în ceea ce privește mentalitatea relevantă, competențele tehnice, experiența și modul în care cercetătorul în domeniul datelor relaționează cu alte persoane.

⬤ Fii un cercetător în domeniul datelor pentru o zi, examinând problemele pe care le poți întâlni și modul în care le abordezi, ce programe folosești și cum îți extinzi cunoștințele și know-how-ul.

⬤ Vezi cum poți deveni un cercetător în domeniul datelor, în funcție de punctul de plecare: programare, învățare automată sau cunoștințe legate de date.

⬤ Să urmăriți pas cu pas procesul de obținere a unui post de Data Scientist: unde trebuie să căutați, cum să vă prezentați unui potențial angajator și de ce este nevoie pentru a urma calea unui freelancer.

⬤ Citește studiile de caz ale unor Data Scientists experimentați, de nivel superior, în încercarea de a obține o perspectivă mai bună asupra a ceea ce înseamnă acest rol, în practică.

La sfârșitul cărții, există un glosar al celor mai importanți termeni care au fost introduși, precum și trei anexe - o listă de site-uri utile, câteva articole relevante de pe web și o listă de resurse offline pentru lectură suplimentară.

Alte date despre carte:

ISBN:9781935504696
Autor:
Editura:
Legare:Copertă moale
Anul publicării:2014
Numărul de pagini:300

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Data Scientist: Ghidul definitoriu pentru a deveni cercetător în domeniul datelor - Data Scientist:...
Aflați ce este un cercetător de date și cum să...
Data Scientist: Ghidul definitoriu pentru a deveni cercetător în domeniul datelor - Data Scientist: The Definitive Guide to Becoming a Data Scientist
Julia pentru știința datelor - Julia for Data Science
După acoperirea importanței Julia pentru comunitatea științei datelor și a câtorva principii esențiale...
Julia pentru știința datelor - Julia for Data Science
Julia pentru învățarea automată - Julia for Machine Learning
Dezlănțuiți puterea lui Julia pentru sarcinile dvs. de învățare automată .Vă dezvăluim de ce...
Julia pentru învățarea automată - Julia for Machine Learning
Inteligență artificială pentru știința datelor: Cadre și funcționalități de inteligență artificială...
Stăpâniți abordările și principiile algoritmilor...
Inteligență artificială pentru știința datelor: Cadre și funcționalități de inteligență artificială pentru Deep Learning, optimizare și nu numai - AI for Data Science: Artificial Intelligence Frameworks and Functionality for Deep Learning, Optimization, and Beyond

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)