Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes! - ebook
Format ebooka:
EPUB
Format
EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie.
Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu
PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie
jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz
w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz
laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony,
jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania
czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla
oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
MOBI
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najczęściej wybieranych formatów wśród czytelników
e-booków. Możesz go odczytać na czytniku Kindle oraz na smartfonach i
tabletach po zainstalowaniu specjalnej aplikacji. Więcej informacji
znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Multiformat
E-booki sprzedawane w księgarni Virtualo.pl dostępne są w opcji
multiformatu - kupujesz treść, nie format. Po dodaniu e-booka do koszyka
i dokonaniu płatności, e-book pojawi się na Twoim koncie w Mojej
Bibliotece we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego
tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na
karcie produktu przy okładce. Uwaga: audiobooki nie są objęte opcją
multiformatu.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym
laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym
programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe
Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny
program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią
niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy
każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire
dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy
wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede
wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach
PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla
EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes! - ebook
Koncepcja big data zmieniła zasady gry w biznesie. Wiele osób z kadry zarządczej nie rozumie specyfiki tego rodzaju danych: ogromnych, szybko narastających, często niepasujących do tradycyjnej struktury. Są one zasadniczo różne od konwencjonalnych danych, zarówno pod względem wielkości, jak i złożoności. Rzucają nowe wyzwania, stwarzają nowe możliwości, zacierają tradycyjne granice konkurencji i zmuszają do zmiany paradygmatów pozyskiwania wartości z danych. Big data i data science wraz z uczeniem maszynowym radykalnie zmieniają ekosystem biznesu. Aby przetrwać tę rewolucję, trzeba dostosować się do nowych warunków.
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do koncepcji big data i data science. Pozwoli na uzyskanie wiedzy niezbędnej do oceny, czy korzyści z tych technologii są warte kosztów i wysiłku związanych z wdrożeniem w firmie. Poszczególne techniki zostały dokładnie i przejrzyście opisane. Przedstawiono zasady tworzenia odpowiednich strategii. Wyjaśniono, jakich zasobów i jakich ludzi potrzeba do przeprowadzenia transformacji w kierunku zbierania, analizy i wykorzystywania danych, a także omówiono związane z tym ryzyko. Ważnym elementem książki są praktyczne wskazówki i podpowiedzi.
W tej książce:
- podstawy big data, data science i sztucznej inteligencji
- praktyczne zastosowanie big data w technikach analitycznych
- przegląd podstawowych rodzajów analityki i dobór technologii
- przygotowanie firmy do wdrożenia projektów big data i data science
- wymagania prawne i ochrona danych a korzystanie z narzędzi big data
Big data: łatwiejsze, niż myślisz, skuteczniejsze, niż marzysz!
Spis treści
- Opinie o książce
- O autorze
- Podziękowania
- Wprowadzenie
- Rozdziały
- Część 1. Wprowadzenie do koncepcji big data
- Rozdział 1. Historia big data
- Rozdział 2. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i big data
- Rozdział 3. Dlaczego technologie big data są użyteczne?
- Rozdział 4. Przykłady zastosowań big data w analizie danych
- Rozdział 5. Zrozumieć ekosystem big data
- Część 2. Jak wykorzystać ekosystem big data w swojej organizacji?
- Rozdział 6. W jaki sposób big data może pomóc w kierowaniu strategią?
- Rozdział 7. Strategia wykorzystywania big data oraz data science
- Rozdział 8. Wykorzystanie data science analityka, algorytmy i uczenie maszynowe
- Rozdział 9. Wybór technologii
- Rozdział 10. Budowanie zespołu
- Rozdział 11. Zarządzanie danymi i kwestie prawne
- Rozdział 12. Skuteczne realizowanie projektów
- Część 1. Wprowadzenie do koncepcji big data
- Rozdziały
- Część 1. Wprowadzenie do koncepcji big data
- Rozdział 1. Historia big data
- Co się zmieniło na początku XXI wieku?
- Dlaczego tak wiele danych?
- Rozpowszechnienie urządzeń generujących dane cyfrowe
- Tworzenie i publikowanie treści prywatnych
- Aktywność użytkowników
- Uczenie maszynowe i Internet rzeczy (IoT)
- Badania naukowe
- Malejące koszty przestrzeni dyskowej
- Malejące koszty RAM-u
- Malejące koszty mocy obliczeniowej
- Dlaczego koncepcja big data zyskała taką popularność?
- Pionierzy big data, którzy odnieśli sukces
- Oprogramowanie open source wyrównało szanse wśród twórców oprogramowania
- Przetwarzanie w chmurze ułatwiło rozpoczynanie i skalowanie pomysłów
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 2. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i big data
- Czym są sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe?
- Początki AI
- Skąd niedawne odrodzenie AI?
- Sztuczne sieci neuronowe i uczenie głębokie
- Jak AI pomaga w analizie wielkich zbiorów danych?
- Na co warto zwrócić uwagę?
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 3. Dlaczego technologie big data są użyteczne?
- Całkiem nowe sposoby używania danych
- Nowy sposób myślenia o danych
- Stosowanie podejścia data-driven
- Informacje ukryte w danych
- Analiza
- Lepsze narzędzia
- Dane: im więcej, tym lepiej
- Dodatkowe typy danych
- Wartość danych o ścieżkach zakupowych klientów
- Większe ilości danych
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 4. Przykłady zastosowań big data w analizie danych
- Testy A/B
- Systemy rekomendacyjne/następna najlepsza oferta
- Prognozowanie: popyt i przychody
- Oszczędzanie kosztów w IT
- Marketing
- Media społecznościowe
- Wyceny
- Zatrzymywanie klientów i budowanie ich lojalności
- Porzucanie koszyka (analizowane w czasie rzeczywistym)
- Optymalizacja współczynnika konwersji
- Dopasowywanie produktu w czasie rzeczywistym
- Reklamy kontekstowe w czasie rzeczywistym
- Wykrywanie nadużyć w czasie rzeczywistym
- Ograniczenie migracji klientów
- Utrzymanie według stanu
- Zarządzanie łańcuchem dostaw
- Długookresowa wartość klienta
- Lead scoring
- Zasoby ludzkie
- Analiza sentymentu
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 5. Zrozumieć ekosystem big data
- Kiedy dane można określać jako big data?
- Rozproszone przechowywanie danych
- Rozproszone przetwarzanie
- Fast data/strumieniowanie danych
- Mgła obliczeniowa/przetwarzanie krawędziowe
- Oprogramowanie open source
- Historia open source
- Licencjonowanie
- Dystrybucja kodu
- Korzyści z open source
- Open source a big data
- Przetwarzanie w chmurze
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Część 2. Jak wykorzystać ekosystem big data w swojej organizacji?
- Rozdział 6. W jaki sposób big data może pomóc w kierowaniu strategią?
- Twoi klienci
- Zdobywanie danych
- Platformy cyfrowe
- Wsparcie klienta
- Fizyczne położenie klientów
- Łączenie danych o klientach
- Używanie danych
- Ścieżka zakupowa
- Grupy klientów (persony)
- Towary
- Krytyczne interwencje
- Twoja konkurencja
- Czynniki zewnętrzne
- Twój własny produkt
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 7. Strategia wykorzystywania big data oraz data science
- Zespół ludzi
- Specjaliści od strategii
- Specjaliści od biznesu
- Specjaliści od analizy
- Specjaliści techniczni
- Spotkanie inauguracyjne
- Strategia
- Biznes
- Analiza
- Technologia
- Efekty spotkania inauguracyjnego
- Omówienie zakresu projektu
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Zespół ludzi
- Rozdział 8. Wykorzystanie data science analityka, algorytmy i uczenie maszynowe
- Cztery typy analityki
- Analityka opisowa
- Analityka diagnostyczna
- Analityka predykcyjna
- Analityka preskryptywna
- Modele, algorytmy i czarne skrzynki
- Projektowanie modelu
- Modele czarnoskrzynkowe w big data
- Dopasowywanie modelu do danych
- Wdrażanie modelu
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
- Oprogramowanie analityczne
- Bazy danych
- Bazy relacyjne (75%)
- Bazy dokumentowe (9%)
- Silniki wyszukiwania (5%)
- Bazy typu klucz-wartość (5%)
- Bazy kolumnowe (3%)
- Bazy grafowe (2%)
- Wybór bazy danych
- Języki programowania
- Bazy danych
- Narzędzia analityczne
- Agile w analityce
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Cztery typy analityki
- Rozdział 9. Wybór technologii
- Wybór sprzętu
- Wybór lokalizacji sprzętu: rozwiązania chmurowe
- Przenoszenie, oczyszczanie i przechowywanie danych
- Wybór oprogramowania
- Dostarczanie wyników użytkownikowi końcowemu
- Rozważania na temat wyboru technologii
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 10. Budowanie zespołu
- Specjaliści w zakresie data science
- Role potrzebne w zespole analitycznym
- Platform engineer
- Inżynier danych
- Specjalista od algorytmów
- Analityk biznesowy
- Analityk sieciowy
- Specjalista od raportowania
- Przywództwo
- Posiadanie trzech niepowiązanych umiejętności
- Wszechstronnie rozwinięte umiejętności techniczne
- Umiejętność dostarczania rezultatów
- Proces zatrudniania na stanowisko przywódcze
- Rekrutowanie specjalistów od danych
- Zatrudnianie na dużą skalę i pozyskiwanie startupów
- Outsourcing
- Małe firmy
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 11. Zarządzanie danymi i kwestie prawne
- Dane osobowe
- Przepisy dotyczące ochrony prywatności
- Data science i ujawnianie informacji prywatnych
- Zarządzanie danymi
- Zarządzanie raportowaniem
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Rozdział 12. Skuteczne realizowanie projektów
- Dlaczego projekty upadają
- Wykorzystaj model data-driven
- Cały czas zadawaj pytania na temat swojego biznesu
- Testuj swoje przypuszczenia
- Utwórz i monitoruj kluczowe wskaźniki efektywności
- Sięgaj po nowe pomysły
- Uporządkuj swoje dane
- Pozyskaj odpowiednich ludzi
- Połącz silosy danych
- Skup się na wartości biznesowej
- Kontroluj efekty
- Korzystaj z metodyki agile
- Wykorzystaj model data-driven
- Na zakończenie
- Podsumowanie
- Zastanów się
- Dlaczego projekty upadają
- Słowniczek
| Kategoria: | Zarządzanie i marketing |
| Zabezpieczenie: |
Watermark
|
| ISBN: | 978-83-283-5797-6 |
| Rozmiar pliku: | 4,2 MB |
