Podręcznik do prawdopodobnie najważniejszej dziś dziedziny wiedzy. David Stephenson w fascynującej książce "Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic" pozwala lepiej ją zrozumieć i dotrzeć do wiedzy, która dotąd była przeznaczona tylko dla specjalistów.
Big data i sztuczna inteligencja kształtują obecnie nie tylko wielkie biznesy, ale także wybory polityczne i codzienne decyzje podejmowane przez nas wszystkich. Coraz trudniej tego świata uniknąć.
Big data dla biznesu ma dziś absolutnie kluczowe znaczenie. Dokładna analiza danych często może zdecydować o zyskach lub stratach firmy, ale nie zawsze musi się opłacić i trzeba wiedzieć, kiedy z niej skorzystać. Bez zrozumienia tego faktu zarówno wielcy, jak i mali przedsiębiorcy mogą stracić bardzo dużo. A wykorzystanie danych dla swoich korzyści jest niezwykle proste - przekonuje jeden ze specjalistów w tej dziedzinie. Wszystko opiera się bowiem na bardzo podstawowych założeniach. Chwilami można się zdziwić, jak wielką różnicę mogą przynieść nawet niewielkie zmiany.
David Stephenson na życiowych przykładach pokazuje, kiedy i w jaki sposób warto skorzystać z analizy danych dla potrzeb swojej firmy. W bardzo prosty sposób objaśnia, jak to zrobić. To podręcznik do big data, data science i sztucznej inteligencji, tyle że nie napisany akademickim językiem pełnym naukowych teorii, a bezpośrednio odnoszący się do rzeczywistości, pełen przykładów i faktów, z którymi trudno byłoby polemizować. Autor zaprasza czytelnika do świata najnowszych technologii, pozwalając każdemu poczuć się specjalistą w tej dziedzinie i wyposażając czytelnika w wiedzę, bez której znacznie trudniej zrozumieć współczesny biznes.
O autorze
David Stephenson jest naukowcem zajmującym się analizą danych z dużym doświadczeniem w tworzeniu i rozwoju programów analitycznych. Obecnie pełni funkcję szefa zespołu badawczego sklepów internetowych Cool Blue oraz Belvilla, a w przeszłości był dyrektorem zespołu zajmującego się analizami zachowań klientów serwisu eBay. "Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic" to jego pierwsza książka.
Szukasz więcej propozycji? Zobacz nasze tytuły z kategorii pozostałe
Czy książka "Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic" wymaga wiedzy programistycznej?
Nie, publikacja ta nie wymaga od czytelnika umiejętności programowania ani zaawansowanej wiedzy technicznej. David Stephenson skupia się na strategicznym i biznesowym aspekcie wykorzystania danych, a nie na pisaniu kodu. Treść wyjaśnia skomplikowane pojęcia w sposób przystępny dla kadry zarządzającej i właścicieli firm. Dzięki temu czytelnik zyskuje fundament do rozmów z inżynierami bez konieczności samodzielnego wdrażania technologii. To idealne rozwiązanie dla osób chcących zrozumieć mechanizmy AI bez nauki języka Python.
Jakie konkretne aspekty prawne porusza autor w kontekście analityki danych?
Autor szczegółowo omawia wymagania prawne oraz kwestie ochrony danych osobowych w procesach analitycznych. Publikacja zawiera analizę ryzyk związanych z gromadzeniem i przetwarzaniem wielkich zbiorów informacji w nowoczesnym przedsiębiorstwie. Czytelnik dowiaduje się, jak bezpiecznie korzystać z narzędzi big data, zachowując zgodność z obowiązującymi regulacjami. Wiedza ta jest kluczowa dla uniknięcia kosztownych błędów prawnych podczas transformacji cyfrowej firmy. Jest to niezbędny element planowania każdej strategii opartej na danych.
Czy publikacja pomaga w rekrutacji specjalistów do zespołu data science?
Książka zawiera wytyczne dotyczące budowania zespołów i identyfikacji kompetencji potrzebnych do projektów data science. David Stephenson precyzyjnie wskazuje, jakich specjalistów oraz zasobów technicznych wymaga skuteczna transformacja analityczna w organizacji. Czytelnik otrzymuje praktyczne wskazówki ułatwiające ocenę kandydatów do działów analitycznych i IT. Pozwala to na optymalizację kosztów zatrudnienia i uniknięcie błędów w doborze kadry eksperckiej. Wskazówki te pomagają zrozumieć różnicę między analitykiem a inżynierem danych.
Jakie rodzaje analityki biznesowej są szczegółowo omówione w tym tytule?
W treści znajdziesz przegląd podstawowych rodzajów analityki oraz instrukcje doboru technologii do konkretnych potrzeb. Autor wyjaśnia różnice między analityką opisową, diagnostyczną, predykcyjną i preskryptywną w kontekście biznesowym. Każdy model jest powiązany z praktycznymi przykładami zastosowań, co ułatwia podjęcie decyzji o kierunku inwestycji. Ta wiedza pozwala na precyzyjne dopasowanie narzędzi do celów strategicznych przedsiębiorstwa. Zrozumienie tych kategorii jest kluczowe dla efektywnego rozwoju nowoczesnego biznesu.
Dla kogo ta książka o sztucznej inteligencji nie będzie odpowiednim wyborem?
Ta książka nie będzie odpowiednia dla programistów szukających gotowych skryptów lub technicznej dokumentacji algorytmów. Jest to pozycja o charakterze biznesowo-strategicznym, a nie podręcznik do nauki konkretnych języków programowania czy frameworków AI. Osoby oczekujące matematycznych wzorów i głębokiej inżynierii danych poczują niedosyt ze względu na jej przystępny język. Publikacja jest dedykowana decydentom, a nie wykonawcom technicznym szukającym instrukcji typu krok po kroku. Skupia się ona na zarządzaniu i wartości biznesowej, a nie na kodowaniu.
