Telegram
Bibl-Book » Бизнес » Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов - Джордан Морроу

Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов - Джордан Морроу


Слушать «Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов - Джордан Морроу», читает Александров Роман

(18+) Внимание! Аудиокнига может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту для удаления материала.
  • Аудиокнига заблокирована по требованию правообладателя

  • Дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, – ключевой навык сегодняшнего дня. Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, электронные почтовые ящики по всей планете гудят от писем, а каждый подключенный к интернету автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн-магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Однако работать с данными, анализировать их и использовать их для бизнеса по-прежнему умеет меньшинство, а специалистов катастрофически не хватает.Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире. СодержаниеКак вытащить из данных максимумПредисловиеГлава 1. Мир данных. Данные: мир, в котором мы живемДанные: нехватка навыковДанные: в чем причина нехватки навыков?Данные: что дальше?Глава 2. Четыре уровня аналитических методовУровень 1-й: дескриптѝвные (описательные) аналитические методыУровень 2-й: диагностические аналитические методыУровень 3-й: предиктивные (предсказательные) аналитические методыУровень 4-й: прескриптѝвные (предписывающие) аналитические методыПримеры использования четырех уровней аналитических методов в реальной жизниГлава 3. Определение да̀та-грамотностиЭлемент 1-й: чтение данныхЭлемент 2-й: работа с даннымиЭлемент 3-й: анализ данныхЭлемент 4-й: общение на языке данныхГлава 4. Зонтик да̀та-грамотностиДа̀та-грамотность и обработка данныхДа̀та-грамотность и визуализация данныхДата-грамотность и топ-менеджмент. КультураДата-грамотность и качество данных. Управление даннымиДа̀та-грамотность, этика и законодательствоГлава 5. Чтение и общение на языке данныхЧтение данныхСвободное владение даннымиСловарь данныхСтратегия чтения данных и свободного владения даннымиГлава 6. Связь да̀та-грамотности с четырьмя уровнями аналитикиДа̀та-грамотность и диагностический анализДа̀та-грамотность и предиктивный анализДа̀та-грамотность и прескриптѝвный анализДа̀та-грамотность и четыре уровня аналитики: готовая мозаикаГлава 7. Стадии обучения да̀та-грамотностиРоль общей аналитической стратегии и обучения да̀та-грамотностиОбучение четырем элементам да̀та-грамотностиОбучение и культура да̀та-грамотностиПоддержка со стороны лидеровГлава 8. Три «С» да̀та-грамотностиCuriosity — любопытствоCreativity — творческий подходCritical thinking — критическое мышлениеГлава 9. Принятие решений, подкреплённых данными. СхемаСтупень 1-я. СпроситьСтупень 2-я. ПолучитьСтупень 3-я. ПроанализироватьСтупень 4-я. ИнтегрироватьСтупень 5-я. РешитьСтупень 6-я. Выполнить итэрациюГлава 10. Да̀та-грамотность и стратегия в сфере данных и аналитикиБизнес-аналитикаИскусственный интеллектМашинное обучение и алгоритмы. Большие данныеВнутренняя аналитика. Облачные сервисыПериферийная и геоаналитикаГлава 11. Ваше личное путешествие в мир данных: первые шагиРецептыПроактивная и реактивная аналитика. Начинайте с основ. ГеймификацияНайдите то, что вам интересно и свои «почему»

    Отзывы (0)
    Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив