Buch, Englisch, 194 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm, Gewicht: 454 g
A Guidebook for End-Users, Analysts, and Managers
Buch, Englisch, 194 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm, Gewicht: 454 g
ISBN: 978-0-367-52322-0
Verlag: CRC Press
Mikhail Zhilkin, a data scientist who has worked on projects ranging from Candy Crush games to Premier League football players’ physical performance, shares his strong views on some of the best and, more importantly, worst practices in data analytics and business intelligence. Why data science is hard, what pitfalls analysts and decision-makers fall into, and what everyone involved can do to give themselves a fighting chance—the book examines these and other questions with the skepticism of someone who has seen the sausage being made.
Honest and direct, full of examples from real life, Data Science Without Makeup: A Guidebook for End-Users, Analysts and Managers will be of great interest to people who aspire to work with data, people who already work with data, and people who work with people who work with data—from students to professional researchers and from early-career to seasoned professionals.
Mikhail Zhilkin is a data scientist at Arsenal FC. He has previously worked on the popular Candy Crush mobile games and in sports betting.
Zielgruppe
General and Professional Practice & Development
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Mensch-Maschine-Interaktion Informationsarchitektur
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Spiele-Programmierung, Rendering, Animation
- Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftssektoren & Branchen Medien-, Informations und Kommunikationswirtschaft
- Sozialwissenschaften Sport | Tourismus | Freizeit Hobbies & Spiele
- Sozialwissenschaften Sport | Tourismus | Freizeit Sport Ballsportarten American Football Fußball
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Mensch-Maschine-Interaktion Informationsvisualisierung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik EDV & Informatik Allgemein
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Bereichsspezifisches Management Personalwesen, Human Resource Management
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Unternehmensorganisation, Corporate Responsibility Unternehmensethik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Digital Lifestyle Computerspiele, Internetspiele
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Data Mining
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Professionelle Anwendung Multimedia
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Unternehmenskommunikation
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftsstatistik, Demographie
- Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftswissenschaften: Berufe, Ausbildung, Karriereplanung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Datenbankdesign & Datenbanktheorie
Weitere Infos & Material
Foreword by Tom Allen, Lead Sports Scientist at Arsenal FC
Part One. The Ugly Truth
1. What is Data Science?
2. Data Science is Hard
3. Our Brain Sucks
Part Two. A New Hope
4. Data Science for People
5. Quality Assurance
6. Automation
Part Three. People, People, People
7. Hiring a Data Scientist
8 What a Data Scientist Wants
9. Measuring Performance