Neuware - The essential guide for data scientists and for leaders who must get more from their data science teamsThe Economist boldly claims that data are now 'the world's most valuable resource.' But, as Kenett and Redman so richly describe, unlocking that value requires far more than technical excellence. The Real Work of Data Science explores understanding the problems, dealing with quality issues, building trust with decision makers, putting data science teams in the right organizational spots, and helping companies become data-driven. This is the work that spells the difference between a good data scientist and a great one, between a team that makes marginal contributions and one that drives the business, between a company that gains some value from its data and one in which data truly is 'the most valuable resource.''These two authors are world-class experts on analytics, data management, and data quality; they've forgotten more about these topics than most of us will ever know. Their book is pragmatic, understandable, and focused on what really counts. If you want to do data science in any capacity, you need to read it.'--Thomas H. Davenport, Distinguished Professor, Babson College and Fellow, MIT Initiative on the Digital Economy'I like your book. The chapters address problems that have faced statisticians for generations, updated to reflect today's issues, such as computational Big Data.'--Sir David Cox, Warden of Nuffield College and Professor of Statistics, Oxford University'Data science is critical for competitiveness, for good government, for correct decisions. But what is data science Kenett and Redman give, by far, the best introduction to the subject I have seen anywhere. They address the critical questions of formulating the right problem, collecting the right data, doing the right analyses, making the right decisions, and measuring the actual impact of the decisions. This book should become required reading in statistics and computer science departments, business schools, analytics institutes and, most importantly, by all business managers.'--A. Blanton Godfrey, Joseph D. Moore Distinguished University Professor, Wilson College of Textiles, North Carolina State University.

N� de ref. del art�culo 9781119570707

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: The Real Work of Data Science : Turning Data Into Information, Better Decisions, and Stronger Organizations
Editor: Wiley Mai 2019
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1119570700
ISBN 13: 9781119570707
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 244�mil�metros de ancho por 172 de alto por 10 de largo
Peso: 254 gramos

Acerca de

Sinopsis

The essential guide for data scientists and for leaders who must get more from their data science teams

The Economist boldly claims that data are now "the world's most valuable resource." But, as Kenett and Redman so richly describe, unlocking that value requires far more than technical excellence. The Real Work of Data Science explores understanding the problems, dealing with quality issues, building trust with decision makers, putting data science teams in the right organizational spots, and helping companies become data-driven. This is the work that spells the difference between a good data scientist and a great one, between a team that makes marginal contributions and one that drives the business, between a company that gains some value from its data and one in which data truly is "the most valuable resource."

"These two authors are world-class experts on analytics, data management, and data quality; they've forgotten more about these topics than most of us will ever know. Their book is pragmatic, understandable, and focused on what really counts. If you want to do data science in any capacity, you need to read it."
―Thomas H. Davenport, Distinguished Professor, Babson College and Fellow, MIT Initiative on the Digital Economy

"I like your book. The chapters address problems that have faced statisticians for generations, updated to reflect today's issues, such as computational Big Data."
―Sir David Cox, Warden of Nuffield College and Professor of Statistics, Oxford University

"Data science is critical for competitiveness, for good government, for correct decisions. But what is data science? Kenett and Redman give, by far, the best introduction to the subject I have seen anywhere. They address the critical questions of formulating the right problem, collecting the right data, doing the right analyses, making the right decisions, and measuring the actual impact of the decisions. This book should become required reading in statistics and computer science departments, business schools, analytics institutes and, most importantly, by all business managers."
―A. Blanton Godfrey, Joseph D. Moore Distinguished University Professor, Wilson College of Textiles, North Carolina State University

Acerca del autor

RON S. KENETT is Chairman of the KPA Group, Israel, Senior Research Fellow at the Samuel Neaman Institute, Technion, Haifa and, previously, Professor of Operations Management, State University of New York, Binghamton, New York and President of the European Network for Business and Industrial Statistics.

THOMAS C. REDMAN, "the Data Doc," is the President of Data Quality Solutions. He helps leaders and companies understand their most important issues and opportunities in the data, chart a course, and build the organizational capabilities they need to execute.

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Descripci�n de la librer�a

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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