Data Science and Analytics Essentials : The Revolution of Decision-Making: Leveraging Data in the Digital Age
Lingua: inglese
Editore: Daniel Richards, 2024
- Brossura
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'Data Science and Analytics Essentials: The Revolution of Decision-Making: Leveraging Data in the Digital Age' is a comprehensive guide designed to demystify the intricate world of data science and analytics. This book delves into the transformative power of data in the digital age, where every click, transaction, and interaction generates valuable information. It explores how data science and analytics have revolutionized decision-making processes across various sectors, from business and healthcare to government and academia.As you delve into the pages of this book, you'll find a wealth of practical knowledge on the foundational concepts of data science. From data collection to preparation and preprocessing techniques, each topic is designed to equip you with the skills you need to excel in your professional life. The book also covers critical areas such as data quality and governance, ensuring accuracy and consistency in your data-driven decisions. It provides an in-depth look at data transformation, feature engineering, and the essential tools and technologies used in the field, such as Python, R, and SQL, all of which are directly applicable to your work.With practical examples and real-world applications, the book highlights the importance of exploratory data analysis, visualization techniques, and the statistical foundations necessary for robust data analysis. By understanding and leveraging these essentials, readers will be equipped to harness the full potential of data, driving innovation and making informed decisions in an increasingly data-centric world. Whether you are a novice or an experienced professional, this book is an invaluable resource for navigating the complexities of data science and analytics.…
Codice articolo 9798330232000
- Titolo
- Data Science and Analytics Essentials : The Revolution of Decision-Making: Leveraging Data in the Digital Age
- Autore
- Daniel Richards
- Editore
- Daniel Richards
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798330232000
- Peso dell'articolo
- 203 grammi
- Dimensioni
- 229x152x7 mm
"Data Science and Analytics Essentials: The Revolution of Decision-Making: Leveraging Data in the Digital Age" is a comprehensive guide designed to demystify the intricate world of data science and analytics. This book delves into the transformative power of data in the digital age, where every click, transaction, and interaction generates valuable information. It explores how data science and analytics have revolutionized decision-making processes across various sectors, from business and healthcare to government and academia.
As you delve into the pages of this book, you'll find a wealth of practical knowledge on the foundational concepts of data science. From data collection to preparation and preprocessing techniques, each topic is designed to equip you with the skills you need to excel in your professional life. The book also covers critical areas such as data quality and governance, ensuring accuracy and consistency in your data-driven decisions. It provides an in-depth look at data transformation, feature engineering, and the essential tools and technologies used in the field, such as Python, R, and SQL, all of which are directly applicable to your work.
With practical examples and real-world applications, the book highlights the importance of exploratory data analysis, visualization techniques, and the statistical foundations necessary for robust data analysis. By understanding and leveraging these essentials, readers will be equipped to harness the full potential of data, driving innovation and making informed decisions in an increasingly data-centric world. Whether you are a novice or an experienced professional, this book is an invaluable resource for navigating the complexities of data science and analytics.
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