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Data Science para Negócios - O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados

Este guia amplo, profundo, porém não muito técnico, apresenta a você os princípios fundamentais do Data Science e orienta-o através do “pensamento analítico” necessário para extrair conhecimento útil e valor de negócios a partir dos dados que você obtém. Ao aprender os princípios do Data Science, você compreenderá as diversas técnicas de mineração de dados usadas hoje. Mais importante ainda, esses princípios sustentam os processos e as estratégias necessárias para resolver problemas de negócios por meio das técnicas de mineração de dados.

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  • Descrição
    Data Science para Negócios - O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados

    Este guia amplo, profundo, porém não muito técnico, apresenta a você os princípios fundamentais do Data Science e orienta-o através do “pensamento analítico” necessário para extrair conhecimento útil e valor de negócios a partir dos dados que você obtém. Ao aprender os princípios do Data Science, você compreenderá as diversas técnicas de mineração de dados usadas hoje. Mais importante ainda, esses princípios sustentam os processos e as estratégias necessárias para resolver problemas de negócios por meio das técnicas de mineração de dados.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorFoster Provost

    Foster Provost é Professor e NEC Faculty Fellow na Stern School of Business da NYU, onde leciona sobre Análise de Negócios, Data Science e programas de MBA. Sua premiada pesquisa é amplamente lida e citada. Antes de ingressar na NYU, trabalhou como cientista de dados de pesquisa, durante cinco anos, para a empresa que agora é conhecida como Verizon. Durante a última década, o Professor Provost é cofundador de diversas empresas bem-sucedidas orientadas em data science.

    Tom Fawcett

    Tom Fawcett é Ph.D. em aprendizagem computacional e trabalhou na indústria R&D por
    mais de duas décadas (GTE Laboratories, NYNEX/Verizon Labs, HP Labs etc.). Sua obra
    publicada tornou-se leitura padrão de data science, tanto na metodologia (por exemplo, avaliação
    de resultados de mineração de dados), quanto nas aplicações (por exemplo, detecção
    de fraude e filtro de spam).

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:408
    Origem:Importado
    Editora:Editora Alta Books
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    Ano:2016
    ISBN:9788576089728
    Encadernação:Brochura
    Autor:Foster Provost , Tom Fawcett
  • Informações

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