Морроу Джордан - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов, Александров Роман, 404 MB, 128 kbps

Автор: Морроу Джордан
Название: Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов
Исполнитель: Александров Роман
Жанр: эффективность бизнеса
Издательство: Альпина Диджитал
Год издания: 2021
Качество: mp3, cbr, 128 kbps, 44 kHz, Stereo
Размер: 404 MB
Длительность: 7:11:55

Описание:
Дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, – ключевой навык сегодняшнего дня. Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, электронные почтовые ящики по всей планете гудят от писем, а каждый подключенный к интернету автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн-магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Однако работать с данными, анализировать их и использовать их для бизнеса по-прежнему умеет меньшинство, а специалистов катастрофически не хватает.

Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире.

Содержание:
Как вытащить из данных максимум
Предисловие
Глава 1. Мир данных. Данные: мир, в котором мы живем
Данные: нехватка навыков
Данные: в чем причина нехватки навыков?
Данные: что дальше?
Глава 2. Четыре уровня аналитических методов
Уровень 1-й: дескриптѝвные (описательные) аналитические методы
Уровень 2-й: диагностические аналитические методы
Уровень 3-й: предиктивные (предсказательные) аналитические методы
Уровень 4-й: прескриптѝвные (предписывающие) аналитические методы
Примеры использования четырех уровней аналитических методов в реальной жизни
Глава 3. Определение да̀та-грамотности
Элемент 1-й: чтение данных
Элемент 2-й: работа с данными
Элемент 3-й: анализ данных
Элемент 4-й: общение на языке данных
Глава 4. Зонтик да̀та-грамотности
Да̀та-грамотность и обработка данных
Да̀та-грамотность и визуализация данных
Дата-грамотность и топ-менеджмент. Культура
Дата-грамотность и качество данных. Управление данными
Да̀та-грамотность, этика и законодательство
Глава 5. Чтение и общение на языке данных
Чтение данных
Свободное владение данными
Словарь данных
Стратегия чтения данных и свободного владения данными
Глава 6. Связь да̀та-грамотности с четырьмя уровнями аналитики
Да̀та-грамотность и диагностический анализ
Да̀та-грамотность и предиктивный анализ
Да̀та-грамотность и прескриптѝвный анализ
Да̀та-грамотность и четыре уровня аналитики: готовая мозаика
Глава 7. Стадии обучения да̀та-грамотности
Роль общей аналитической стратегии и обучения да̀та-грамотности
Обучение четырем элементам да̀та-грамотности
Обучение и культура да̀та-грамотности
Поддержка со стороны лидеров
Глава 8. Три «С» да̀та-грамотности
Curiosity — любопытство
Creativity — творческий подход
Critical thinking — критическое мышление
Глава 9. Принятие решений, подкреплённых данными. Схема
Ступень 1-я. Спросить
Ступень 2-я. Получить
Ступень 3-я. Проанализировать
Ступень 4-я. Интегрировать
Ступень 5-я. Решить
Ступень 6-я. Выполнить итэрацию
Глава 10. Да̀та-грамотность и стратегия в сфере данных и аналитики
Бизнес-аналитика
Искусственный интеллект
Машинное обучение и алгоритмы. Большие данные
Внутренняя аналитика. Облачные сервисы
Периферийная и геоаналитика
Глава 11. Ваше личное путешествие в мир данных: первые шаги
Рецепты
Проактивная и реактивная аналитика. Начинайте с основ. Геймификация
Найдите то, что вам интересно и свои «почему»


Купить на ЛитРес