کتاب Data Science for Decision Makers: Enhance your leadership skills with data science and AI expertise (علم داده برای تصمیم گیرندگان: مهارت های رهبری خود را با علم داده و تخصص هوش مصنوعی تقویت کنید) راهنمای جامع برای پر کردن شکاف بین نیازهای کسب‌وکار و راه‌حل‌های فنی طراحی شده است، و شما را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرید و ارزش‌های قابل اندازه‌گیری را در سازمان خود ایجاد کنید.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data Science for Decision Makers را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Data Science for Decision Makers:
علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) در حال دگرگون کردن چشم‌انداز کسب‌وکار هستند.
سازمان‌ها در هر صنعتی از این ابزارهای قدرتمند برای کشف بینش‌ها، پیش‌بینی‌ها و کسب مزیت رقابتی استفاده می‌کنند. این روند با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد سرعت بیشتری گرفته است.
اما برای تصمیم‌گیرندگانی که سابقه‌ای در علم داده ندارند یا کسانی که از جایگاه یک دانشمند داده به سمت رهبری تیم‌های داده ارتقاء می‌یابند، چالش‌های بی‌شماری وجود دارد.
درک مفاهیم زیربنایی آمار، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی؛ مدیریت موثر تیم‌های داده؛ و مهم‌تر از همه، ترجمه مدل‌های پیچیده به نتایج ملموس تجاری – نتایج تجاری که ارزش واقعی و پایه‌ای برای سازمان ایجاد می‌کنند، نه فقط معیارهای بیهوده و نمایش‌های جذاب – می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
کتاب Data Science for Decision Makers راهنمای شماست. در کتاب «علم داده برای تصمیم‌گیرندگان» شما دانش و مهارت‌های ضروری برای رهبری در عصر هوش مصنوعی را کسب خواهید کرد.
با توضیحات واضح و مثال‌های عملی، یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های یادگیری ماشین را تفسیر کنید، موارد استفاده ارزشمند را شناسایی کنید و نتایج قابل اندازه‌گیری ایجاد کنید.
گام به گام، اصول آمار و یادگیری ماشین را یاد خواهید گرفت. خواهید آموخت که چگونه ابتکارات موفق علم داده را از ابتدا تا انتها برنامه‌ریزی و اجرا کنید.
در این مسیر، بهترین شیوه‌ها برای ساخت و توانمندسازی تیم‌های پر عملکرد را یاد خواهید گرفت. مهم‌تر از همه، یاد خواهید گرفت که چگونه شکاف بین دنیای فنی علم داده و نیازهای تجاری سازمان خود را پر کنید.
کتاب Data Science for Decision Makers به شما کمک می‌کند تا از بینش‌های مبتنی بر داده برای آگاهانه کردن تصمیمات خود و پیشرفت شرکتتان استفاده کنید، چه مدیر اجرایی باشید، چه مدیر یا دانشمند داده‌ای که به سمت رهبری حرکت می‌کنید.
کتاب Data Science for Decision Makers برای چه کسانی است؟
آیا شما مدیر اجرایی هستید که به دنبال بهره‌برداری از قدرت علم داده و هوش مصنوعی هستید؟ آیا مدیری هستید که مشتاق رهبری تیم‌های داده محور برای موفقیت هستید؟ یا شاید یک دانشمند داده آماده برای ورود به نقش رهبری هستید؟ اگر چنین است، این کتاب برای شماست.
علم داده برای تصمیم‌گیرندگان برای رهبرانی طراحی شده است که می‌خواهند از بینش‌های داده به طور موثر استفاده کنند. شما نیازی به سابقه رسمی در آمار یا یادگیری ماشین ندارید. آنچه شما نیاز دارید تمایل به درک این مفاهیم، پرسیدن سوالات درست و تصمیم‌گیری آگاهانه است.
اگر با دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین کار می‌کنید، این کتاب به شما کمک می‌کند تا مدل‌های آن‌ها را با اطمینان تفسیر کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه فرصت‌های ارزشمند برای هوش مصنوعی را تشخیص دهید و پروژه‌هایی را برنامه‌ریزی کنید که ارزش تجاری واقعی ایجاد می‌کنند.
مدیران اجرایی یک پایه محکم در روش‌های علم داده کسب خواهند کرد. مدیران یاد می‌گیرند که چگونه تیم‌های پر عملکرد بسازند و هدایت کنند. دانشمندان داده مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به رهبران تاثیرگذار را توسعه خواهند داد. این کتاب به شما کمک می‌کند تا در هر مرحله از دوران حرفه‌ای خود در عصر هوش مصنوعی موفق شوید.
بیشتر بخوانید: کتاب Machine Learning for Decision Makers
کتاب Data Science for Decision Makers چه موضوعاتی را پوشش می‌دهد؟
این کتاب به سه بخش تقسیم شده است. در ابتدا، به علم داده و مبانی آماری آن می‌پردازیم. سپس، یادگیری ماشین را در ارتباط با علم داده، از جمله مفاهیم اصلی، کاربردها و خطاهای رایج، پوشش می‌دهیم.
در نهایت، نحوه مدیریت موفق پروژه‌ها و تیم‌های علم داده را بررسی می‌کنیم. اگر با اصول علم داده و مفاهیم آماری اصلی که در بخش اول کتاب Data Science for Decision Makers، پوشش داده شده است آشنا هستید، می‌توانید به بخش دوم بروید یا دانش خود را تازه کنید.
بخش اول: درک علم داده و مبانی آن
فصل 1، معرفی علم داده
درک پایه ای از علم داده، ارتباط آن با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، و مفاهیم آماری کلیدی را به شما ارائه می‌دهد. این فصل به بررسی آمار توصیفی و استنباطی، احتمال و توزیع داده‌ها می‌پردازد و یک زبان مشترک برای خوانندگان ایجاد می‌کند.
فصل 2، مشخص‌سازی و جمع‌آوری داده
به شما دانش تشخیص انواع مختلف داده، از جمله داده‌های شخص اول، دوم و سوم، و همچنین داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه‌ساختاریافته را می‌دهد.
این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، فناوری‌ها و روش‌های جمع‌آوری، ذخیره و پردازش داده‌ها را بررسی می‌کند و راهنمایی در مورد پیمایش چشم‌انداز راه‌حل‌های متمرکز بر داده، از جمله راه‌حل‌های ابری، درون‌سازمانی و ترکیبی، ارائه می‌دهد.
فصل 3، تحلیل اکتشافی داده
فرآیند تحلیل اکتشافی داده (EDA) و اهمیت آن در درک داده‌ها، توسعه فرضیه‌ها و ساخت مدل‌های بهتر را معرفی می‌کند. این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، نمونه‌های عملی کد در پایتون را برای تقویت مفاهیم، با توضیحات گام به گام مناسب برای خوانندگانی که تجربه قبلی در پایتون ندارند، ارائه می‌دهد.
فصل 4، اهمیت Significance
مفهوم اهمیت آماری و اهمیت آن در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را بررسی می‌کند. این فصل آزمون فرضیه، همچنین به عنوان آزمون اهمیت شناخته می‌شود، را پوشش می‌دهد و مثال‌های عملی برای نشان دادن کاربرد آن در سناریوهای تجاری، مانند کاهش ترک مشتری و ارزیابی بهبود مدل‌های یادگیری ماشین، ارائه می‌دهد.
فصل 5، درک رگرسیون
رگرسیون را به عنوان یک ابزار آماری قدرتمند برای کشف الگوها و روابط در داده‌ها معرفی می‌کند. این فصل موارد استفاده مختلف رگرسیون در یک زمینه تجاری را بررسی می‌کند. این فصل با مفهوم پایه خطوط روند آغاز می‌شود و سپس به پیچیدگی‌های تحلیل رگرسیون می‌پردازد.
بخش دوم: یادگیری ماشین – مفاهیم، کاربردها و خطاها
فصل 6، معرفی یادگیری ماشین
مروری بر یادگیری ماشین و اهمیت آن در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده ارائه می‌دهد. این فصل پیشرفت از آمار سنتی به یادگیری ماشین، انواع مختلف تکنیک‌های یادگیری ماشین و فرآیند آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش مدل‌ها را پوشش می‌دهد.
فصل 7: یادگیری ماشین نظارت‌شده
فصل 7 کتاب Data Science for Decision Makers به یکی از زیرشاخه‌های پرکاربرد و مفید یادگیری ماشین می‌پردازد. این فصل مراحل درگیر در آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده و الگوریتم‌های اصلی یادگیری نظارت‌شده، و همچنین عوامل قابل‌توجه در آموزش و ارزیابی این مدل‌ها و کاربردهای آن‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد.
فصل 8: یادگیری ماشین بدون نظارت
فصل 8 حوزه یادگیری بدون نظارت را بررسی می‌کند، جایی که الگوریتم‌ها الگوها و بینش‌های پنهان را از داده‌های بدون برچسب کشف می‌کنند.
این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، مثال‌های عملی یادگیری بدون نظارت، مراحل کلیدی درگیر و تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی، تشخیص ناهنجاری، کاهش بعد و یادگیری قوانین انجمنی را پوشش می‌دهد.
این فصل بر ماهیت متمایز یادگیری بدون نظارت در مقایسه با یادگیری نظارت‌شده تأکید می‌کند و پتانسیل آن را برای کشف اطلاعات ارزشمند در داده‌ها بدون آموزش قبلی برجسته می‌کند.
فصل 9: تفسیر و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
فصل 9 خوانندگان را با مهارت‌های لازم برای ارزیابی دقت و قابلیت اعتماد مدل‌های یادگیری ماشین مجهز می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از معیارهای ارزیابی برای اندازه‌گیری عملکرد مدل استفاده کنید و اهمیت استفاده از داده‌های نگهدارنده (آزمایشی) برای ارزیابی بی‌طرفانه را درک کنید.
این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، بینش‌هایی در مورد تفاوت‌های بین معیارهای ارزیابی برای مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی ارائه می‌دهد و به خوانندگان امکان می‌دهد کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثر تفسیر و تأیید کنند و اطمینان حاصل کنند که آن‌ها با موفقیت در سناریوهای دنیای واقعی اجرا می‌شوند.
فصل 10: خطاهای رایج در یادگیری ماشین
فصل 10 به خوانندگان دانش شناسایی و رفع چالش‌های رایج در توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد. این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، مسائلی مانند داده‌های آموزشی ناکافی یا با کیفیت پایین، بیش‌برازش و کم‌برازش، انحراف آموزش-سرویس، تغییر مدل و تعصب و انصاف را پوشش می‌دهد.
شما استراتژی‌های عملی برای کاهش این خطاها را یاد خواهید گرفت تا اطمینان حاصل کنید که مدل‌های شما قابل اعتماد، دقیق و منصفانه هستند و در نهایت منجر به تصمیم‌گیری و نتایج تجاری بهتر می‌شوند.
بخش سوم: رهبری پروژه‌ها و تیم‌های موفق علم داده
فصل 12: تیم علم داده
فصل 12 به هنر و علم تشکیل یک تیم علم داده با عملکرد بالا می‌پردازد. شما در مورد نقش‌های کلیدی که یک تیم موفق را تشکیل می‌دهند، از جمله دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و مهندسان داده، همراه با مهارت‌ها و تخصص هر نقش، اطلاعات کسب خواهید کرد.
این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، مدل‌های عملیاتی مختلف برای ساختاردهی تیم‌های علم داده در سازمان‌های بزرگ‌تر را بررسی می‌کند.
فصل 13: مدیریت تیم علم داده
فصل 13 چالش‌ها و بهترین شیوه‌های منحصر به فرد برای رهبری موثر تیم‌های علم داده را بررسی می‌کند. این فصل استراتژی‌هایی برای فعال کردن آزمایش سریع، مدیریت عدم قطعیت، تعادل بین کار تحقیقاتی و تولید، ارتباط موثر، تقویت یادگیری مداوم و ارتقای همکاری را پوشش می‌دهد.
این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، همچنین به چالش‌های رایج مانند همسو کردن پروژه‌ها با اهداف تجاری، مقیاس‌بندی و استقرار مدل‌ها، تضمین انصاف و اخلاق و پیشبرد پذیرش راه‌حل‌های علم داده می‌پردازد.
فصل 14: ادامه مسیر خود به عنوان یک رهبر علم داده
فصل 14 راهنمایی در مورد پیمایش چشم‌انداز در حال تحول سریع علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این فصل استراتژی‌هایی برای به روز ماندن با فناوری‌های نوظهور، تخصص در صنایع یا زمینه‌های خاص و پذیرش یادگیری مداوم را بررسی می‌کند.
این فصل از کتاب Data Science for Decision Makers، همچنین اهمیت آگاهی از آخرین روندها و اخبار و چگونگی ترویج تفکر مبتنی بر داده توسط رهبران علم داده در سازمان‌های خود را مورد بحث قرار می‌دهد.
سرفصل‌های کتاب Data Science for Decision Makers:
- Data Science for Decision Makers
- Contributors
- About the author
- About the reviewer
- Preface
- Part 1: Understanding Data Science and Its Foundations
- Chapter 1: Introducing Data Science
- Chapter 2: Characterizing and Collecting Data
- Chapter 3: Exploratory Data Analysis
- Chapter 4: The Significance of Significance
- Chapter 5: Understanding Regression
- Part 2: Machine Learning – Concepts, Applications, and Pitfalls
- Chapter 6: Introducing Machine Learning
- Chapter 7: Supervised Machine Learning
- Chapter 8: Unsupervised Machine Learning
- Chapter 9: Interpreting and Evaluating Machine Learning Models
- Chapter 10: Common Pitfalls in Machine Learning
- Part 3: Leading Successful Data Science Projects and Teams
- Chapter 11: The Structure of a Data Science Project
- Chapter 12: The Data Science Team
- Chapter 13: Managing the Data Science Team
- Chapter 14: Continuing Your Journey as a Data Science Leader
- Index
- Other Books You May Enjoy
جهت دانلود کتاب Data Science for Decision Makers می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.