BOOKS - Data Science Without Makeup
Data Science Without Makeup - Mikhail Zhilkin November 2, 2021 PDF  BOOKS
ECO~31 kg CO²

2 TON

Views
3754

Telegram
 
Data Science Without Makeup
Author: Mikhail Zhilkin
Year: November 2, 2021
Format: PDF
File size: PDF 2.7 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
Book Description: Data Science Without Makeup: A Guidebook for End-Users, Analysts, and Managers In this book, author Mikhail Zhilkin, a seasoned data scientist with experience in various industries, including gaming, sports, and digital marketing, provides an honest and direct account of the challenges and pitfalls of data analytics and business intelligence. As someone who has witnessed the "sausage being made Zhilkin offers a unique perspective on the field, highlighting both the best and worst practices in data science. The book is designed for end-users, analysts, and managers who aspire to work with data, regardless of their level of experience. The Plot: The book begins by emphasizing the importance of understanding the process of technological evolution and its impact on modern knowledge. Zhilkin argues that developing a personal paradigm for perceiving the technological process is crucial for survival in today's rapidly changing world. He stresses that technology is not just about tools and techniques but also about the way we perceive and interact with it. This perception shapes our reality and influences how we respond to new developments. Chapter 1: The Evolution of Technology Zhilkin starts by tracing the history of technology from ancient times to the present day, demonstrating how each era has brought significant advancements in human civilization. He highlights the importance of understanding this evolution to appreciate the current state of technology and its potential for shaping our future.
Data Science Without Makeup: A Guidebook for End-Users, Analytics, and Managers В этой книге автор Михаил Жилкин, опытный специалист по анализу данных с опытом работы в различных отраслях, включая игры, спорт и цифровой маркетинг, дает честный и прямой отчет о проблемах и подводных камнях аналитики данных и бизнес-аналитики. Как человек, который был свидетелем того, как «колбасу делают», Жилкин предлагает уникальный взгляд на поле, выделяя как лучшие, так и худшие практики в науке о данных. Книга предназначена для конечных пользователей, аналитиков и менеджеров, которые стремятся работать с данными, независимо от их уровня опыта. Книга начинается с подчёркивания важности понимания процесса технологической эволюции и его влияния на современные знания. Жилкин утверждает, что разработка личной парадигмы восприятия технологического процесса имеет решающее значение для выживания в современном быстро меняющемся мире. Он подчеркивает, что технология - это не только инструменты и методы, но и то, как мы воспринимаем и взаимодействуем с ней. Это восприятие формирует нашу реальность и влияет на то, как мы реагируем на новые события. Глава 1: Эволюция технологий Жилкин начинает с отслеживания истории технологий с древнейших времен до наших дней, демонстрируя, как каждая эпоха принесла значительные успехи в человеческой цивилизации. Он подчеркивает важность понимания этой эволюции, чтобы оценить текущее состояние технологий и их потенциал для формирования нашего будущего.
Data Science Without Makeup : A Guide for End-Users, Analytics, and Managers Dans ce livre, l'auteur Mikhail Gilkin, un spécialiste expérimenté de l'analyse des données avec une expérience dans différents secteurs, y compris le jeu, le sport et le marketing numérique, donne un rapport honnête et direct sur les problèmes et les pièges de l'analyse des données et de l'analyse des affaires. En tant qu'homme qui a été témoin de la façon dont la saucisse est faite, Gilkin offre un regard unique sur le domaine, mettant en évidence les meilleures et les pires pratiques en science des données. livre est conçu pour les utilisateurs finaux, les analystes et les gestionnaires qui s'efforcent de travailler avec les données, quel que soit leur niveau d'expérience. livre commence par souligner l'importance de comprendre l'évolution technologique et son impact sur les connaissances modernes. Gilkin affirme que l'élaboration d'un paradigme personnel de perception du processus technologique est essentielle à la survie dans le monde en mutation rapide d'aujourd'hui. Il souligne que la technologie n'est pas seulement des outils et des méthodes, mais aussi la façon dont nous percevons et interagissons avec elle. Cette perception façonne notre réalité et influence la façon dont nous réagissons aux nouveaux événements. Chapitre 1 : L'évolution de la technologie Gilkin commence par suivre l'histoire de la technologie depuis les temps les plus anciens jusqu'à nos jours, montrant comment chaque ère a fait des progrès considérables dans la civilisation humaine. Il souligne l'importance de comprendre cette évolution pour évaluer l'état actuel des technologies et leur potentiel pour façonner notre avenir.
Data Science Without Makeup: Un guía para usuarios finales, analíticos y administradores En este libro, el autor Mikhail Gilkin, experto en análisis de datos con experiencia en diversas industrias, incluyendo juegos, deportes y marketing digital, da un informe honesto y directo sobre los problemas y los escollos de la analítica de datos y la inteligencia empresarial. Como una persona que ha sido testigo de cómo «se hacen salchichas», Gilkin ofrece una visión única del campo, destacando tanto las mejores como las peores prácticas en ciencia de datos. libro está dirigido a usuarios finales, analistas y gerentes que buscan trabajar con datos, independientemente de su nivel de experiencia. libro comienza enfatizando la importancia de entender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en el conocimiento moderno. Gilkin sostiene que el desarrollo de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico es crucial para sobrevivir en un mundo que cambia rápidamente. Subraya que la tecnología no es sólo herramientas y métodos, sino también cómo percibimos e interactuamos con ella. Esta percepción moldea nuestra realidad e influye en la forma en que respondemos a los nuevos acontecimientos. Capítulo 1: La evolución de la tecnología Gilkin comienza rastreando la historia de la tecnología desde la antigüedad hasta nuestros días, demostrando cómo cada época ha traído avances significativos en la civilización humana. Subraya la importancia de comprender esta evolución para evaluar el estado actual de la tecnología y su potencial para moldear nuestro futuro.
Data Science Without Makeup: A Dirigebook for End-Users, Analytics, and Manuais Neste livro, o autor Mikhail Gilkin, especialista em análise de dados com experiência em vários setores, incluindo jogos, esportes e marketing digital, dá um relatório honesto e direto sobre problemas e pedras submarinas analistas de dados e analistas de negócios Como um homem que testemunhou o «salsicha ser feito», Gilkin oferece uma visão única do campo, destacando as melhores e piores práticas na ciência de dados. O livro é projetado para usuários finais, analistas e gerentes que procuram trabalhar com dados independentemente do seu nível de experiência. O livro começa enfatizando a importância de compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos no conhecimento moderno. Gilkin afirma que o desenvolvimento de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico é crucial para a sobrevivência no mundo atual em rápida mudança. Ele ressalta que a tecnologia não é apenas ferramentas e métodos, mas também como percebemos e interagimos com ela. Esta percepção está a moldar a nossa realidade e a forma como reagimos aos novos acontecimentos. Capítulo 1: A evolução da tecnologia Gilkin começa a seguir a história da tecnologia desde os tempos mais antigos até hoje, mostrando como cada era produziu avanços significativos na civilização humana. Ele ressalta a importância de compreender esta evolução para avaliar o estado atual das tecnologias e o seu potencial para construir o nosso futuro.
Data Science Without Makeup: A Guidebook for End-Users, Analytics, and Managers In questo libro, l'autore Mikhail Gilkin, esperto di analisi dei dati con esperienza in diversi settori, tra cui giochi, sport e marketing digitale, fornisce un rapporto onesto e diretto sui problemi e le pietre sottomarine degli analisti dei dati e degli analisti aziendali Come l'uomo che ha assistito à salsiccia ", Gilkin offre una visione unica del campo, evidenziando sia le migliori che le peggiori pratiche nella scienza dei dati. Il libro è rivolto agli utenti finali, agli analisti e ai manager che desiderano lavorare con i dati indipendentemente dal loro livello di esperienza. Il libro inizia sottolineando l'importanza di comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sulla conoscenza moderna. Gilkin sostiene che sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico è fondamentale per la sopravvivenza in un mondo in continua evoluzione. Sottolinea che la tecnologia non è solo strumenti e metodi, ma anche il modo in cui percepiamo e interagiamo con esso. Questa percezione forma la nostra realtà e influisce sul modo in cui reagiamo ai nuovi eventi. Capitolo 1: L'evoluzione della tecnologia Gilkin inizia tracciando la storia della tecnologia dai tempi più antichi a oggi, dimostrando come ogni epoca abbia prodotto notevoli progressi nella civiltà umana. Sottolinea l'importanza di comprendere questa evoluzione per valutare lo stato attuale della tecnologia e il loro potenziale per creare il nostro futuro.
Data Science Ohne Makeup: Ein itfaden für End-User, Analytics und Manager In diesem Buch berichtet Autor Mikhail Zhilkin, ein erfahrener Datenwissenschaftler mit Erfahrung in verschiedenen Branchen, darunter Gaming, Sport und digitales Marketing, ehrlich und direkt über die Herausforderungen und Fallstricke von Datenanalyse und Business Intelligence. Als jemand, der miterlebt hat, wie „Wurst gemacht wird“, bietet Zhilkin eine einzigartige cht auf das Feld und hebt sowohl die besten als auch die schlechtesten Praktiken in der Datenwissenschaft hervor. Das Buch richtet sich an Endbenutzer, Analysten und Manager, die unabhängig von ihrem Erfahrungsniveau mit Daten arbeiten möchten. Das Buch beginnt mit der Betonung der Bedeutung des Verständnisses des technologischen Evolutionsprozesses und seiner Auswirkungen auf das moderne Wissen. Gilkin argumentiert, dass die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der technologischen Prozesswahrnehmung entscheidend für das Überleben in der heutigen sich schnell verändernden Welt ist. Er betont, dass es bei Technologie nicht nur um Werkzeuge und Methoden geht, sondern auch darum, wie wir sie wahrnehmen und damit interagieren. Diese Wahrnehmung prägt unsere Realität und beeinflusst, wie wir auf neue Entwicklungen reagieren. Kapitel 1: Die Evolution der Technologie Gilkin beginnt mit der Verfolgung der Geschichte der Technologie von der Antike bis zur Gegenwart und zeigt, wie jede Epoche bedeutende Fortschritte in der menschlichen Zivilisation gebracht hat. Er betont, wie wichtig es ist, diese Entwicklung zu verstehen, um den aktuellen Stand der Technologie und ihr Potenzial für die Gestaltung unserer Zukunft zu beurteilen.
Data Science Without Makeup: Przewodnik dla użytkowników końcowych, analityki i menedżerów W tej książce, autor Michaił Zhilkin, doświadczony informatyk z doświadczeniem w różnych branżach, w tym gier, sportu i marketingu cyfrowego, daje uczciwe i bezpośrednie sprawozdanie z wyzwań i pułapki analityki danych i inteligencji biznesowej. Jako ktoś, kto był świadkiem „produkcji kiełbasy”, Zhilkin oferuje unikalną perspektywę na polu, podkreślając zarówno najlepsze, jak i najgorsze praktyki w nauce o danych. Książka przeznaczona jest dla użytkowników końcowych, analityków i menedżerów, którzy starają się współpracować z danymi, niezależnie od poziomu doświadczenia. Książka zaczyna się od podkreślenia znaczenia zrozumienia procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na nowoczesną wiedzę. Zhilkin twierdzi, że rozwój osobistego paradygmatu percepcji procesowej ma kluczowe znaczenie dla przetrwania w dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie. Podkreśla, że technologia nie dotyczy wyłącznie narzędzi i technik, ale sposobu postrzegania i współdziałania z nią. Ta percepcja kształtuje naszą rzeczywistość i wpływa na to, jak reagujemy na nowe wydarzenia. Rozdział 1: Ewolucja technologii Zhilkin zaczyna się od śledzenia historii technologii od starożytności do teraźniejszości, pokazując, jak każda epoka przyniosła znaczące postępy w cywilizacji ludzkiej. Podkreśla znaczenie zrozumienia tej ewolucji, aby ocenić obecny stan technologii i jej potencjał do kształtowania naszej przyszłości.
Data Science Without Approach: A Guidebook for End-Users, Analytics, and Managers In the Book, הסופר מיכאיל ז 'ילקין, מדען מידע מנוסה בעל ניסיון במגוון תעשיות ובהן משחקים, ספורט ושיווק דיגיטלי, נותן דין וחשבון ישיר על האתגרים ומלכלים של ניתוח נתונים ומודיעין עסקי. כמי שהיה עד ל "הכנת נקניקיות", הציע ז "ילקין נקודת מבט ייחודית על התחום, והדגיש את המנהגים הטובים והגרועים ביותר במדעי המידע. הספר מיועד למשתמשי קצה, אנליסטים ומנהלים השואפים לעבוד עם נתונים, ללא קשר לרמת הניסיון שלהם. הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את החשיבות של הבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית והשפעתה על הידע המודרני. ז "ילקין טוען כי פיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך חיוני להישרדות בעולם המשתנה במהירות. הוא מדגיש שהטכנולוגיה היא לא רק על כלים וטכניקות, אלא על איך אנחנו תופסים ומתקשרים איתה. תפיסה זו מעצבת את המציאות שלנו ומשפיעה על התגובה שלנו לאירועים חדשים. פרק 1: התפתחות הטכנולוגיה ז "ילקין מתחילה במעקב אחר ההיסטוריה של הטכנולוגיה מימי קדם ועד ימינו, ומדגימה כיצד כל תקופה הביאה עימה התקדמות משמעותית בתרבות האנושית. הוא מדגיש את החשיבות של הבנת האבולוציה הזו על מנת להעריך את המצב הנוכחי של הטכנולוגיה ואת הפוטנציאל שלה לעצב את עתידנו.''
Makyajsız Veri Bilimi: Son Kullanıcılar, Analizler ve Yöneticiler İçin Bir Rehber Kitap Bu kitapta, oyun, spor ve dijital pazarlama gibi çeşitli sektörlerde deneyime sahip deneyimli bir veri bilimcisi olan yazar Mikhail Zhilkin, veri analitiği ve iş zekasının zorlukları ve tuzakları hakkında dürüst ve doğrudan bir açıklama sunar. "Sosisin yapıldığına" tanık olan biri olarak Zhilkin, veri bilimindeki en iyi ve en kötü uygulamaları vurgulayarak alana benzersiz bir bakış açısı sunuyor. Kitap, deneyim düzeylerine bakılmaksızın verilerle çalışmaya çalışan son kullanıcılar, analistler ve yöneticiler için tasarlanmıştır. Kitap, teknolojik evrim sürecini ve bunun modern bilgi üzerindeki etkisini anlamanın önemini vurgulayarak başlıyor. Zhilkin, süreç algısı için kişisel bir paradigma geliştirmenin günümüzün hızla değişen dünyasında hayatta kalmak için kritik olduğunu savunuyor. Teknolojinin sadece araçlar ve tekniklerle değil, onu nasıl algıladığımız ve onunla nasıl etkileşim kurduğumuzla ilgili olduğunu vurguluyor. Bu algı gerçekliğimizi şekillendirir ve yeni olaylara nasıl tepki verdiğimizi etkiler. Bölüm 1: Teknolojinin Evrimi Zhilkin, teknolojinin tarihini eski zamanlardan günümüze kadar izleyerek başlar ve her çağın insan uygarlığında nasıl önemli ilerlemeler sağladığını gösterir. Teknolojinin mevcut durumunu ve geleceğimizi şekillendirme potansiyelini değerlendirmek için bu evrimi anlamanın önemini vurgulamaktadır.
علوم البيانات بدون مكياج: دليل للمستخدمين النهائيين والتحليلات والمديرين في هذا الكتاب، يقدم المؤلف ميخائيل جيلكين، عالم البيانات المتمرس الذي يتمتع بخبرة في مجموعة متنوعة من الصناعات بما في ذلك الألعاب والرياضة والتسويق الرقمي، وصفًا صادقًا ومباشرًا للتحديات والمزالق في تحليلات البيانات واستخبارات الأعمال كشخص شهد «صنع النقانق»، يقدم Zhilkin منظورًا فريدًا في هذا المجال، يسلط الضوء على أفضل وأسوأ الممارسات في علم البيانات. الكتاب مخصص للمستخدمين النهائيين والمحللين والمديرين الذين يسعون جاهدين للعمل مع البيانات، بغض النظر عن مستوى خبرتهم. يبدأ الكتاب بالتأكيد على أهمية فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على المعرفة الحديثة. يجادل زيلكين بأن تطوير نموذج شخصي لإدراك العملية أمر بالغ الأهمية للبقاء في عالم اليوم سريع التغير. ويشدد على أن التكنولوجيا لا تتعلق فقط بالأدوات والتقنيات، ولكن كيفية إدراكنا لها والتفاعل معها. يشكل هذا التصور واقعنا ويؤثر على كيفية استجابتنا للأحداث الجديدة. الفصل 1: تطور التكنولوجيا يبدأ Zhilkin بتتبع تاريخ التكنولوجيا من العصور القديمة إلى الوقت الحاضر، مما يوضح كيف أن كل عصر قد حقق تقدمًا كبيرًا في الحضارة الإنسانية. إنه يسلط الضوء على أهمية فهم هذا التطور من أجل تقييم الحالة الحالية للتكنولوجيا وإمكاناتها لتشكيل مستقبلنا.
메이크업없는 데이터 과학: 최종 사용자, 분석 및 관리자를위한 가이드 북 이 책에서 게임, 스포츠 및 디지털 마케팅을 포함한 다양한 산업 분야에서 경험이 풍부한 숙련 된 데이터 과학자 인 Mikhail Zhilkin은 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전문제품의 문제공. Zhilkin은 "소시지 제작" 을 목격 한 사람으로서 데이터 과학에서 최고와 최악의 관행을 강조하면서 현장에 대한 독특한 관점을 제공합니다. 이 책은 경험 수준에 관계없이 데이터를 다루려고 노력하는 최종 사용자, 분석가 및 관리자를위한 것입니다. 이 책은 기술 진화 과정을 이해하는 것의 중요성과 현대 지식에 미치는 영향을 강조함으로써 시작됩니다. Zhilkin은 프로세스 인식을위한 개인 패러다임을 개발하는 것이 오늘날 빠르게 변화하는 세상에서 생존하는 데 중요하다고 그는 기술은 도구와 기술뿐만 아니라 기술을 인식하고 상호 작용하는 방법에 관한 것이라고 강조합니다. 이러한 인식은 우리의 현실을 형성하고 새로운 사건에 대응하는 방식에 영향을 미칩니다. 1 장: 기술의 진화 Zhilkin은 고대부터 현재까지 기술의 역사를 추적하여 각 시대가 어떻게 인류 문명에서 상당한 발전을 가져 왔는지 보여줍니다. 현재 기술 상태와 미래를 형성 할 수있는 잠재력을 평가하기 위해이 진화를 이해하는 것의 중요성을 강조합니다.
Data Science Without Makeup:エンドユーザー、アナリティクス、マネージャーのためのガイドブックこの本では、ゲーム、スポーツ、デジタルマーケティングなどのさまざまな業界で経験を持つ経験豊富なデータサイエンティスト、ミハイル・ジルキンが、データ分析とビジネスインテリジェンスの課題と落とし穴を正直に説明しています。「ソーセージが作られている」を目撃した人として、Zhilkinはデータサイエンスの最善と最悪のプラクティスの両方を強調して、フィールド上のユニークな視点を提供しています。この本は、経験のレベルに関係なく、データを扱うために努力するエンドユーザー、アナリスト、マネージャーを対象としています。この本は、技術進化の過程を理解することの重要性と、現代の知識への影響を強調することから始まる。Zhilkinは、プロセス認識のための個人的なパラダイムの開発は、今日の急速に変化する世界での生存に不可欠であると主張している。彼は、テクノロジーはツールやテクニックだけではなく、私たちがそれをどのように捉え、どのように相互作用しているのかを強調しています。この認識は私たちの現実を形作り、私たちが新しい出来事にどのように反応するかに影響を与えます。第1章:技術の進化Zhilkinは、古代から現在までの技術の歴史を追跡することから始まり、それぞれの時代が人類の文明に重要な進歩をもたらした方法を示しています。それは、技術の現状と将来を形作る可能性を評価するために、この進化を理解することの重要性を強調しています。
沒有創造的數據科學:終端,分析和管理人員的指南本書作者米哈伊爾·吉爾金(Mikhail Zhilkin)是經驗豐富的數據分析專家,在遊戲,體育和數字營銷等各個行業都有經驗,他誠實而直接地描述了數據分析和商業分析的問題和陷阱。作為親眼目睹了「香腸制作」的人,吉爾金提供了對該領域的獨特見解,突出了數據科學的最佳和最差做法。該書面向最終用戶,分析師和管理人員,他們致力於處理數據,無論其經驗水平如何。這本書首先強調了了解技術進化過程及其對現代知識的影響的重要性。吉爾金認為,發展個人對過程感知的範式對於在當今快速變化的世界中生存至關重要。他強調,技術不僅是工具和技術,也是我們如何看待和與之互動。這種看法塑造了我們的現實,影響了我們如何應對新事件。第1章:吉爾金(Gilkin)的技術演變始於追蹤從古代到今天的技術歷史,展示了每個時代如何為人類文明帶來重大進步。他強調了解這一演變的重要性,以評估技術的現狀及其塑造我們未來的潛力。

You may also be interested in:

Python Data Science The Ultimate Handbook for Beginners on How to Explore NumPy for Numerical Data, Pandas for Data Analysis, IPython, Scikit-Learn and Tensorflow for Machine Learning and Business
Python for Data Science Comprehensive Guide of Tips and Tricks using Python Data Science
Data Science From Scratch Comprehensive Beginners Guide To Learn Data Science From Scratch
Python for Data Science Advanced and Effective Strategies of Using Python Data Science Theories
Practical Data Science with Jupyter Explore Data Cleaning, Pre-processing, Data Wrangling, Feature Engineering and Machine Learning using Python and Jupyter
Data Science Projects with Python: A case study approach to successful data science projects using Python, pandas, and scikit-learn
Big data A Guide to Big Data Trends, Artificial Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Internet of Things, Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, and Data Mining
Big Data Demystified: How to use big data, data science and AI to make better business decisions and gain competitive advantage
Python Data Science An Essential Crash Course Made Accessible to Start Working With Essential Tools, Techniques and Concepts that Help you Learn Python Data Science (python for beginners Book 2)
Business Intelligence An Essential Beginner’s Guide to BI, Big Data, Artificial Intelligence, Cybersecurity, Machine Learning, Data Science, Data Analytics, Social Media and Internet Marketing
Python For Data Science The Ultimate Beginners’ Guide to Learning Python Data Science Step by Step
Analytics in a Big Data World The Essential Guide to Data Science and its Applications
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python
Becoming a Data Head How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
Introducing Data Science Big data, machine learning, and more, using Python tools
Agile Data Science Building Data Analytics Applications with Hadoop
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data
Effective Data Science Infrastructure How to Make Data Scientists Productive
Python Data Science Handbook Essential Tools for Working with Data
Introduction to Data Science Data Wrangling and Visualization with R, 2nd Edition
Data Mining and Exploration From Traditional Statistics to Modern Data Science
Learning Data Science Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python (Final)
Learning Data Science Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python (Final)
Practical Data Science with SAP Machine Learning Techniques for Enterprise Data, First Edition
The Data Preparation Journey: Finding Your Way with R (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
The Real Work of Data Science Turning data into information, better decisions, and stronger organizations
Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using R Quantitative Tools for Data Analysis and Data Science
Training Data for Machine Learning Human Supervision from Annotation to Data Science (Final)
Data Science Essentials with R Learn with focus on data manipulation, visualization, and machine learning
Humanizing Big Data: Marketing at the Meeting of Data, Social Science and Consumer Insight
Training Data for Machine Learning Human Supervision from Annotation to Data Science (Final)
Agile Data Science 2.0 Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark
Effective Data Science Infrastructure How to make data scientists productive (MEAP Version 7)
R Graphics Essentials for Great Data Visualization +200 Practical Examples You Want to Know for Data Science
Programming Skills for Data Science Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R
Data Science From Scratch From Data Visualization To Manipulation. It Is The Easy Way! All You Need For Business Using The Basic Principles Of Python And Beyond