Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 11.07.2026; планируемая отправка: 12.07.2026
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 09.07.2026; планируемая отправка: 10.07.2026
Технические характеристики
Не только владение определенными методами и практиками, но и умение применять их там, где это действительно имеет значение, отличает хорошего специалиста по данным от выдающегося. Эта книга для тех, кто хочет выйти за рамки учебных примеров и научиться строить проекты, приносящие ощутимую ценность бизнесу. Автор делится проверенными подходами, которые редко встречаются в классических курсах. В центре внимания не только техника, но и практическое мастерство: как убедительно презентовать результаты, как формулировать сильные аргументы, как превращать аналитику в реальные решения. Будет одинаково полезно как амбициозным новичкам, так и опытным дата-сайентистам, желающим прокачать навыки и повысить эффективность работы.
Уникальное практическое руководство, содержащее методы и передовые практики, не так часто встречающиеся в традиционном подходе обучения науке о данных. Автор делится проверенными приемами и техниками, позволяющими создавать реальные проекты анализа данных, обладающие значимой ценностью.
Книга охватывает широкий спектр практических вопросов, включая разработку новых функций моделей машинного обучения и глубокую декомпозицию роста, чтобы найти основные причины изменений в метриках.
Основные темы:
- Искусство построения сильных аргументов и презентаций работы.
- Получение инструментов для успешной разработки аналитических проектов.
- Улучшение понимания принципов управления и организации процессов в сфере данных.
- Создание эффективных бизнес-кейсов.
Книга будет отличным помощником как для начинающих специалистов, стремящихся стать профессионалами высокого уровня, так и для опытных дата-сайентистов, желающих углубить свои знания и повысить эффективность работы.
Об авторе
Дэниел ВОГАН — доктор экономических наук, получивший степень в Нью-Йоркском университете в 2011 году, руководитель отдела данных в Clip. Более 15 лет разрабатывает модели машинного обучения и более 8 лет управляет командами по работе с данными. Страстно увлечен созданием реальной ценности с помощью Data Science и развитием молодых талантов.
«Эта книга — не просто инструкция, это переводчик с языка цифр на язык бизнеса и жизни. Каждая страница учит мыслить иначе, видеть за цифрой реальный результат, а не просто таблицу. Подходит для тех, кто создает и дорабатывает новые решения, кто строит будущее своими руками. Лаконично, емко и без воды». — Никита Злобин, операционный директор ATU Forwarding