Книга Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - скачать бесплатно в epub, fb2, pdf, txt, Роман Зыков
bannerbanner
Читать онлайн
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Добавить В библиотеку
Оценить:

Рейтинг: 3

Поделиться
Купить и скачать

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru. Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хот…
Далее
На сайте электронной библиотеки Litportal вы можете скачать книгу Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные в формате fb2.zip, txt, txt.zip, rtf.zip, a4.pdf, a6.pdf, mobi.prc, epub, ios.epub, fb3. У нас можно прочитать отзывы и рецензии о этом произведении.

Скачать книгу в форматах

Читать онлайн

Спасибо за оценку! Будем признательны, если Вы оставите комментарий о данном произведении.
Помогите, пожалуйста, другим читателям нашего сайта, оставьте отзыв или рецензию о прочитанной книге.

Отзывы о книге Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Olenenoksol
Отзыв с LiveLib от Мая г.,
Книга сможет принести вам пользу только если вы, как и я не так давно, только начали вникать в большие данные и их анализ.Поможет понять основные принципы и этапы проведения анализа.Совсем чуть-чуть окунет в статистику и ML. Но это будет только теория, без кода.Глава о трудоустройстве показалась мне слегка оскорбительной, хотя в условиях жестокой конкуренции условия диктует работодатель, а ему нужны поразительные результаты, всегда, не важно при каких условиях.Рекомендую только самым новичкам, допустим тем, кто планирует пройти курс по анализу данных.