Building an Effective Data Science Practice : A Framework to Bootstrap and Manage a Successful Data Science Practice
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Gain a deep understanding of data science and the thought process needed to solve problems in that field using the required techniques, technologies and skills that go into forming an interdisciplinary team. This book will enable you to set up an effective team of engineers, data scientists, analysts, and other stakeholders that can collaborate effectively on crucial aspects such as problem formulation, execution of experiments, and model performance evaluation.You'll start by delving into the fundamentals of data science - classes of data science problems, data science techniques and their applications - and gradually build up to building a professional reference operating model for a data science function in an organization. This operating model covers the roles and skills required in a team, the techniques and technologies they use, and the best practices typically followed in executing data science projects.Building an Effective Data Science Practiceprovides a common base of reference knowledge and solutions, and addresses the kinds of challenges that arise to ensure your data science team is both productive and aligned with the business goals from the very start. Reinforced with real examples, this book allows you to confidently determine the strategic answers to effectively align your business goals with the operations of the data science practice.What You'll LearnTransform business objectives into concrete problems that can be solved using data scienceEvaluate how problems and the specifics of a business drive the techniques and model evaluation guidelines used in a projectBuild and operate an effective interdisciplinary data science team within an organizationEvaluating the progress of the team towards the business RoIUnderstand the important regulatory aspects that are applicable to a data science practice Who This Book Is ForTechnology leaders, data scientists, and project managers.…
N° de ref. del artículo 9781484274187
- Título
- Building an Effective Data Science Practice : A Framework to Bootstrap and Manage a Successful Data Science Practice
- Autor
- Srinath Krishnamurthy
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484274180
- ISBN 13
- 9781484274187
- Peso del artículo
- 598 gramos
- Dimensiones
- 235x155x22 mm
Gain a deep understanding of data science and the thought process needed to solve problems in that field using the required techniques, technologies and skills that go into forming an interdisciplinary team. This book will enable you to set up an effective team of engineers, data scientists, analysts, and other stakeholders that can collaborate effectively on crucial aspects such as problem formulation, execution of experiments, and model performance evaluation.
You’ll start by delving into the fundamentals of data science – classes of data science problems, data science techniques and their applications – and gradually build up to building a professional reference operating model for a data science function in an organization. This operating model covers the roles and skills required in a team, the techniques and technologies they use, and the best practices typically followed in executing data science projects.
Building an Effective Data Science Practice provides a common base of reference knowledge and solutions, and addresses the kinds of challenges that arise to ensure your data science team is both productive and aligned with the business goals from the very start. Reinforced with real examples, this book allows you to confidently determine the strategic answers to effectively align your business goals with the operations of the data science practice.
What You’ll Learn
- Transform business objectives into concrete problems that can be solved using data science
- Evaluate how problems and the specifics of a business drive the techniques and model evaluation guidelines used in a project
- Build and operate an effective interdisciplinary data science team within an organization
- Evaluating the progress of the team towards the business RoI
- Understand the important regulatory aspects that are applicable to a data science practice
Who This Book Is For
Technology leaders, data scientists, and project managers
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Vineet is a Chief Data Scientist at GS Lab, India, and has led the effort of setting up a Data Science group at GS Lab which has now successfully executed Data Science projects in diverse fields like healthcare, IoT, communication, etc. He has also led research projects - in Computer Vision and Demand Forecasting, and developed new Data Science algorithms/techniques in areas like model performance tuning.Vineet is a computer science engineer from Pune university with a master’s degree from BITS Pilani. For most of his 17-year professional career, he has been associated with Data Science projects and has 2 US patents in his name. Prior to joining GS Lab, he worked at SAS for 7 years building data science products. He has presented papers in global conferences and has given talks in colleges on topics related to Data Science. He has also been associated with universities for research projects in the field of Data Science.
Srinath is a Principal Architect at GS Lab, India. His key responsibility has been to bootstrap, and now to lead, the Data Science capability in GS Lab. A TOGAF9-certified architect, Srinath specializes in aligning business goals to the technical roadmap and data strategy for his clients. His typical clients are software technology companies that depend on data science, or enterprises looking to leverage data science as part of their digitalization programs.
Srinath is a computer-science graduate from Pune University. During his 17 years of professional experience, he has primarily worked on data mining, predictive modeling, and analytics in varied areas such as CRM (retail/finance), life-sciences, healthcare, video conferencing, industrial-IoT and smart cities.
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Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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