Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Habilidades de Dados Sólidas

Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Habilidades de Dados Sólidas

Domine os fundamentos da gestão de dados e turbine sua carreira

Kogan Page,

15 мин на чтение
8 основных идей
Аудио и текст

Что внутри?

O cientista de dados Kirill Eremenko ensina sobre Big Data, algoritmos, análise de dados e carreiras em gestão de dados.


Avaliação Editorial

7

Qualidades

  • Aplicável
  • Panorama Geral
  • Exemplos Práticos

Recomendação

O cientista de dados, empresário e escritor Kirill Eremenko não esconde o seu entusiasmo sobre a forma como a ciência de dados pode resolver problemas do mundo real, inclusive na medicina e nos negócios. Ex-consultor e agora CEO do portal educacional online SuperDataScience, ele escreve tanto para líderes empresariais quanto para graduados novatos que pensam em seguir carreira em ciência de dados. Eremenko detalha o “Processo da Ciência de Dados” e explica os algoritmos de uma maneira clara que até mesmo os leitores sem formação técnica conseguem entender. O manual relevante do autor vai ajudar quem quiser dominar os processos e o potencial da análise de dados.

Resumo

Você deixa um rastro causado por sua “descarga de dados” que outras pessoas podem coletar e analisar.

Museus, governos e empresas vêm acumulando dados no formato analógico por anos, muito antes do surgimento da tecnologia para coletar, armazenar e analisar dados. As inúmeras histórias construídas por dados valiosos estão no cerne da atual ciência de dados, e independentemente da tecnologia, todos os tipos de dados contam a história de uma cultura. Quando você faz uma postagem nas mídias sociais, passa por uma câmera de segurança ou faz compras online, cria uma “descarga de dados” – parte da sua “história” repleta de informações – pronta para ser utilizada pela análise de dados. Empresas, governos e pesquisadores individuais têm à disposição várias maneiras de coletar seus dados, uma mercadoria extremamente importante. Como relatado pela The Economist em 2017, “os dados substituíram o petróleo como o recurso mais valioso do mundo”.

Utilize o “Processo da Ciência de Dados” em cinco etapas como uma estrutura para análise de dados.

Na década de 1950, o decodificador britânico Alan Turing desenvolveu um método para distinguir entre um ...

Sobre o autor

Kirill Eremenko, CEO e fundador do portal de educação online SuperDataScience, oferece cursos virtuais para mais de 300 mil pessoas.


Comente sobre este resumo

Mais deste tópico

Relacionados a habilidades

Трансформация ИИ
Уметь адаптироваться к переменам
Общаться эффективно
Корпоративные финансы
Разрабатывать инновационные продукты
Развивать навыки мышления
Цифровая трансформация
Знать о цифровых технологиях
Управлять ИИ-трансформацией
Управлять цифровым маркетингом
Улучшать опыт сотрудников
Предпринимательство
Исполнительное руководство
Отдел кадров
Внедрить цифровую инфраструктуру
Инновации
Лидерство
Применять ИИ при создании бизнес-стратегии
Применять ИИ для улучшения клиентского опыта
Применять ИИ для обеспечения кибербезопасности
Применять ИИ в управлении персоналом
Применять ИИ в задачах лидерства
Применять ИИ в менеджменте
Применять ИИ в разработке продуктов
Применять ИИ в повседневных задачах
Принимать оптимальные решения
Управление
Маркетинг
Личностный рост
Производство и логистика
Мягкие навыки
Повышать цифровую грамотность
Понимать поведение потребителей
Применять ИИ на производстве и в цепочке поставок
Навыки работы на рабочем месте
Применять ИИ для обучения и развития
Выбрать приоритеты для внедрения ИИ
Применять ИИ для прогнозирования спроса
Применять ИИ для прогнозируемого техобслуживания
Применять ИИ для анализа настроения
Применять ИИ для исследования пользователей
Применение ИИ в здравоохранении
Применять ИИ в финансах
Выявлять потребности клиентов
Применять ИИ в маркетинге
Применять ИИ для анализа отзывов клиентов
Применять ИИ для прогнозирования времени прибытия груза
Проводить опросы сотрудников
Применение ИИ в финансовой отрасли
Применять ИИ для принятия решений
Воспитывать любознательность
Применять ИИ для оценки рисков
Применять ИИ для обнаружения угроз
Примеры использования ИИ
Применять ИИ для финансового прогнозирования
Применять маркетинг на основе данных
Применять научное мышление
Применять ИИ для кредитного скоринга
Применять ИИ для приоритизации функций
Применять ИИ в маркетинговой аналитике
Применять ИИ для обнаружения мошенничества
Применять ИИ для анализа рынка
Применять аналитическое мышление
Применять ИИ для сегментации клиентов
Применять ИИ для моделирования рисков
Анализировать данные пользователей
Задавать правильные вопросы
Принимать решения на основе данных
Знать об аналитике данных и больших данных
Знать принципы работы с данными
Применять ИИ для анализа данных
Анализировать данные
Уметь объяснять данные