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
Станьте более адаптируемым
Общайтесь эффективно
Корпоративные финансы
Разработка инновационных продуктов
Развивайте навыки мышления
Цифровая трансформация
Узнайте и поймите цифровые технологии
Ускорить трансформацию искусственного интеллекта
Цифровой маркетинг
Повышение эффективности работы сотрудников
Предпринимательство
Исполнительное руководство
Отдел кадров
Внедрение цифровой инфраструктуры
Инновации
Лидерство
Использование искусственного интеллекта в бизнес-стратегии
Использование искусственного интеллекта для повышения качества обслуживания клиентов
Использование искусственного интеллекта для обеспечения кибербезопасности
Использование искусственного интеллекта в HR
Использование искусственного интеллекта для лидерства
Использование искусственного интеллекта для управления
Использование искусственного интеллекта для разработки продуктов
Использование искусственного интеллекта в повседневных задачах
Принимайте правильные решения
Управление
Маркетинг
Личностный рост
Производство и логистика
Мягкие навыки
Повышайте свою цифровую грамотность
Понимание поведения потребителей
Использование искусственного интеллекта в производстве и цепочке поставок
Навыки работы на рабочем месте
Использование искусственного интеллекта для обучения и развития
Выберите приоритеты ИИ
Использование искусственного интеллекта для прогнозирования спроса
Использование искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания
Использование искусственного интеллекта для анализа настроения
Используйте искусственный интеллект для исследования пользователей
Узнайте о примерах использования ИИ в сфере здравоохранения
Использование искусственного интеллекта в финансах
Определите потребности клиента
Использование искусственного интеллекта в маркетинге
Используйте искусственный интеллект для анализа отзывов клиентов
Использование искусственного интеллекта для прогнозирования времени прибытия заказа
Проведение опросов сотрудников
Узнайте о примерах использования ИИ в финансовой отрасли
Используйте искусственный интеллект для поддержки принятия решений
Воспитывайте любознательность
Использование искусственного интеллекта для оценки рисков
Использование искусственного интеллекта для обнаружения угроз
Узнайте о примерах использования ИИ
Использование искусственного интеллекта для финансового прогнозирования
Применяйте маркетинг, основанный на данных
Мыслить научно
Использование искусственного интеллекта для кредитного скоринга
Используйте искусственный интеллект для приоритизации функций
Используйте искусственный интеллект для маркетинговой аналитики
Используйте искусственный интеллект для обнаружения мошенничества
Используйте искусственный интеллект для анализа рынка
Аналитическое мышление
Используйте искусственный интеллект для сегментации клиентов
Использование искусственного интеллекта для моделирования рисков
Анализ данных о пользователях
Задавайте вопросы
Принимайте решения на основе данных
Узнайте и поймите, что такое аналитика данных и большие данные
Понять данные
Используйте искусственный интеллект для анализа данных
Анализируйте данные
Настоящие данные