Une approche des données qui va au-delà des formules
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Description
Introduction au livre
À une époque où chaque travailleur a besoin de compétences en matière d'utilisation des données, il existe une multitude de livres et de conférences qui enseignent cela.
Mais est-ce que le fait d'exécuter quelques lignes de code Python pendant quelques heures vous rendra vraiment bon en analyse de données ?
Pour exploiter efficacement les données, il ne suffit pas d'apprendre les logiciels d'analyse ou les statistiques, ni même d'obtenir un diplôme.
En tant que chef de produit et data scientist forte de plusieurs années d'expérience dans le traitement des données, je me suis dit : « Ce serait formidable d'avoir un livre qui rassemble toutes ces informations en un seul endroit. » J'ai donc compilé ce livre en y apportant un savoir-faire pratique.
Ce livre est un guide pratique et concret d'analyse de données, étape par étape, à travers les six étapes de l'analyse de données, destiné aux non-spécialistes et aux non-experts.
Nous avons également compilé un livre blanc sur la terminologie des données destiné aux non-spécialistes ainsi qu'une annexe séparée sur SQL et les concepts statistiques de base afin que vous puissiez vous y référer à tout moment.
Mais est-ce que le fait d'exécuter quelques lignes de code Python pendant quelques heures vous rendra vraiment bon en analyse de données ?
Pour exploiter efficacement les données, il ne suffit pas d'apprendre les logiciels d'analyse ou les statistiques, ni même d'obtenir un diplôme.
En tant que chef de produit et data scientist forte de plusieurs années d'expérience dans le traitement des données, je me suis dit : « Ce serait formidable d'avoir un livre qui rassemble toutes ces informations en un seul endroit. » J'ai donc compilé ce livre en y apportant un savoir-faire pratique.
Ce livre est un guide pratique et concret d'analyse de données, étape par étape, à travers les six étapes de l'analyse de données, destiné aux non-spécialistes et aux non-experts.
Nous avons également compilé un livre blanc sur la terminologie des données destiné aux non-spécialistes ainsi qu'une annexe séparée sur SQL et les concepts statistiques de base afin que vous puissiez vous y référer à tout moment.
- Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.
Aperçu
indice
Introduction
Recommandation
Chapitre 1.
Une ère où tout le monde analyse des données
1.1 L'avenir des analystes de données
1.2 De quel type d'analyse de données notre entreprise a-t-elle besoin ?
1.3 Exemples pratiques d'analyse de données
1.4 Classification des professions liées aux données
1.5 Analyse des données pour les professions non liées aux données
1.6 Pourquoi tout le monde a besoin de données
Chapitre 2.
Intégrez des points de vue, pas des formules.
2.1 Pourquoi ni les connaissances statistiques ni les compétences techniques ne sont importantes pour l'analyse des données
2.2 Début de l'analyse des données
2.3 Définissez le problème commercial que vous souhaitez résoudre grâce à l'analyse des données.
2.4 La voie vers une mentalité axée sur les données
Chapitre 3.
Portez une attention particulière aux indicateurs clés
3.1 J'ai créé un monstre de mes propres mains !
3.2 Quel est un bon indicateur ?
3.3 Encyclopédie des concepts de la terminologie de base des données (Livre blanc)
3.4 Les données qui ne mènent pas à une action sont des déchets.
3.5 Le paradoxe des « innombrables indicateurs »
Chapitre 4.
6 étapes pour l'analyse de données réelles
4.1 Vérification des données disponibles
4.2 Définition de l'indicateur le plus important : Indicateur étoile polaire, OMTM
4.3 Trouver le véritable indicateur
4.4 Définition du cycle de données le plus approprié
4.5 Définition des critères de comparaison
4.6 Extraction de données : Pourquoi devriez-vous connaître SQL ?
4.7 Plusieurs cadres d'analyse des données
4.8 Réflexion et amélioration
4.9 Les données doivent être honnêtes.
4.10 La croissance commence maintenant
Chapitre 5.
Comment collaborer avec des professionnels des données
5.1 Trois grands métiers liés aux données : analyste de données, scientifique des données et ingénieur en données
5.2 Comment les organisations de données collaborent
5.3 Où iront les travaux que j'ai demandés ?
5.4 Comment travailler efficacement avec votre équipe de données
5.5 Un avenir où nous travaillerons de plus en plus fréquemment avec des professionnels des données
Annexe spéciale
1.
Notions de base de SQL pour les non-spécialistes
2.
Statistiques de base pour les non-spécialistes
Conclusion
Recommandation
Chapitre 1.
Une ère où tout le monde analyse des données
1.1 L'avenir des analystes de données
1.2 De quel type d'analyse de données notre entreprise a-t-elle besoin ?
1.3 Exemples pratiques d'analyse de données
1.4 Classification des professions liées aux données
1.5 Analyse des données pour les professions non liées aux données
1.6 Pourquoi tout le monde a besoin de données
Chapitre 2.
Intégrez des points de vue, pas des formules.
2.1 Pourquoi ni les connaissances statistiques ni les compétences techniques ne sont importantes pour l'analyse des données
2.2 Début de l'analyse des données
2.3 Définissez le problème commercial que vous souhaitez résoudre grâce à l'analyse des données.
2.4 La voie vers une mentalité axée sur les données
Chapitre 3.
Portez une attention particulière aux indicateurs clés
3.1 J'ai créé un monstre de mes propres mains !
3.2 Quel est un bon indicateur ?
3.3 Encyclopédie des concepts de la terminologie de base des données (Livre blanc)
3.4 Les données qui ne mènent pas à une action sont des déchets.
3.5 Le paradoxe des « innombrables indicateurs »
Chapitre 4.
6 étapes pour l'analyse de données réelles
4.1 Vérification des données disponibles
4.2 Définition de l'indicateur le plus important : Indicateur étoile polaire, OMTM
4.3 Trouver le véritable indicateur
4.4 Définition du cycle de données le plus approprié
4.5 Définition des critères de comparaison
4.6 Extraction de données : Pourquoi devriez-vous connaître SQL ?
4.7 Plusieurs cadres d'analyse des données
4.8 Réflexion et amélioration
4.9 Les données doivent être honnêtes.
4.10 La croissance commence maintenant
Chapitre 5.
Comment collaborer avec des professionnels des données
5.1 Trois grands métiers liés aux données : analyste de données, scientifique des données et ingénieur en données
5.2 Comment les organisations de données collaborent
5.3 Où iront les travaux que j'ai demandés ?
5.4 Comment travailler efficacement avec votre équipe de données
5.5 Un avenir où nous travaillerons de plus en plus fréquemment avec des professionnels des données
Annexe spéciale
1.
Notions de base de SQL pour les non-spécialistes
2.
Statistiques de base pour les non-spécialistes
Conclusion
Image détaillée
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date de publication : 24 novembre 2023
- Nombre de pages, poids, dimensions : 240 pages | 148 × 210 × 20 mm
- ISBN13 : 9791165922542
- ISBN10 : 1165922541
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카테고리
Langue coréenne
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