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Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking Taschenbuch – 17. September 2013

4,5 4,5 von 5 Sternen 1.240 Sternebewertungen

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Written by renowned data science experts Foster Provost and Tom Fawcett, Data Science for Business introduces the fundamental principles of data science, and walks you through the "data-analytic thinking" necessary for extracting useful knowledge and business value from the data you collect. This guide also helps you understand the many data-mining techniques in use today.

Based on an MBA course Provost has taught at New York University over the past ten years, Data Science for Business provides examples of real-world business problems to illustrate these principles. You'll not only learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists, but also how participate intelligently in your company's data science projects. You'll also discover how to think data-analytically, and fully appreciate how data science methods can support business decision-making.

  • Understand how data science fits in your organization--and how you can use it for competitive advantage
  • Treat data as a business asset that requires careful investment if you're to gain real value
  • Approach business problems data-analytically, using the data-mining process to gather good data in the most appropriate way
  • Learn general concepts for actually extracting knowledge from data
  • Apply data science principles when interviewing data science job candidates

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Buchrückseite

This broad, deep, but not-too-technical guide introduces you to the fundamental principles of data science and walks you through the "data-analytic thinking" necessary for extracting useful knowledge and business value from the data you collect.

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Foster Provost is Professor and NEC Faculty Fellow at the NYU Stern School of Business, where he teaches in the MBA, Business Analytics, and Data Science programs. Former Editor-in-Chief for the journal Machine Learning, Professor Provost has co-founded several successful companies focusing on data science for marketing.

Tom Fawcett holds a Ph.D. in machine learning and has worked in industry R&D for more than two decades for companies such as GTE Laboratories, NYNEX/Verizon Labs, and HP Labs. His published work has become standard reading in data science both on methodology (evaluating data mining results) and on applications (fraud detection and spam filtering).

Produktinformation

  • Herausgeber ‏ : ‎ O'Reilly Media; 1. Edition (17. September 2013)
  • Sprache ‏ : ‎ Englisch
  • Taschenbuch ‏ : ‎ 413 Seiten
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 1449361323
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1449361327
  • Abmessungen ‏ : ‎ 17.78 x 2.29 x 23.34 cm
  • Kundenrezensionen:
    4,5 4,5 von 5 Sternen 1.240 Sternebewertungen

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4,5 von 5 Sternen
1.240 weltweite Bewertungen

Spitzenrezensionen aus Deutschland

Bewertet in Deutschland am 2. Juli 2015
Mein Einführungsbuch für Data Science. War sehr gut! Ich habe viel gelernt! Nachhinein sehe ich: Das Buch deckt die meisten Themen ab.
3 Personen fanden diese Informationen hilfreich
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Bewertet in Deutschland am 15. Januar 2022
Detailed information on business related problems and how to solve them. It gives an overview of basic machine learning algorithms and how to use them. Good problem solving ideas like why should credit card companies look at people who are most likely to leave and instead why not calculate people who are more likely to leave and cause more damage, when to calculate lift or leverage, etc. In a nutshell, it gives an overview of applying data science techniques to real world problems as the name suggests.
Eine Person fand diese Informationen hilfreich
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Bewertet in Deutschland am 26. Dezember 2019
Guter Einblick in Big Data Management.
Bewertet in Deutschland am 17. Juni 2016
War ein Geschenk, der beschenkten Person gefiel es sehr gut. Scheinbar wird das relevante Wissen auf dem Gebiet anschaulich und frisch dargestellt. Es geht wohl nicht so sehr in die Materie wie andere Bücher auf dem Gebiet, aber wenn man das beim Kauf weiß und sich drauf einlässt, erhält man ein sehr gutes Buch.
2 Personen fanden diese Informationen hilfreich
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Bewertet in Deutschland am 24. November 2019
I found this book great to refresh some key concepts after being away for the field for many years.
The contents are good, well organised and they cover most of what you need to know.
The approach is not theoretical but practical and to the point.
The examples are also good as it is the level of detail.
And you have enough references to go deeper if you need.
Great job, I would love to have a second book to go deeper.
3 Personen fanden diese Informationen hilfreich
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Bewertet in Deutschland am 5. August 2016
I'm a manager of a marketing data-analytics team in the financial sector. I have some baggage on statistics, but definitely not on the typical big data techniques. This book allowed me to get a good overview of the existing techniques. It's easy to read when you have some analytical expertise, but it's definitely not technical. If you want to apply big data science and are looking for algorithms etc, then this book is not for you. If you want to be able to join in on conversations with data scientists, understand the benefits and problems with the techniques they're using, challenge their project methodologies or results, then this book is for you.
26 Personen fanden diese Informationen hilfreich
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Bewertet in Deutschland am 16. November 2018
Es war ein Geschenk für einen Data-Scientisten (BWL - Statistik) - tolles Thema - total aktuell - Big Data/Smart Data
Bewertet in Deutschland am 15. April 2017
It gives a good overview on Data Science and what I call "Machine Learning". Sometimes a bit technical but this it what it takes if you want to get into Data Science.
Eine Person fand diese Informationen hilfreich
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Spitzenrezensionen aus anderen Ländern

Alle Rezensionen ins Deutsche übersetzen
Abi
5,0 von 5 Sternen Very good
Bewertet in Kanada am 16. September 2024
Long enough. Served its purpose very well
Julio Manzoli
5,0 von 5 Sternen Outstanding book
Bewertet in Brasilien am 14. Februar 2023
I really appreciate this kind of book, that is able to elaborate on complex topics without loosing the reader presenting only technical aspects of if. I recommend Data Science for Business to every person working in the Business Analysis area or with any Data-oriented area.
joted
5,0 von 5 Sternen Good
Bewertet in Großbritannien am 31. Juli 2024
Really enjoyable introduction to the topic, bought audible and kindle. Although audible is a good adaptation, it's nice to scan back through a book between listens to help you keep up.
2501
5,0 von 5 Sternen Très intéressant
Bewertet in Frankreich am 11. November 2021
Peut-être le livre le plus intéressant que j'ai pu lire sur le machine learning. Livre non destiné au débutants, car si vous ne maîtrisez pas déjà le sujet, vous n'en tirerez pas grand chose, mais si vous avez déjà une certaine expérience sur le sujet, il vous fera comprendre pas mal de subtilités habituellement jamais évoquées.
Luna
5,0 von 5 Sternen Simple y bueno
Bewertet in Spanien am 23. März 2020
Simple de entender