Как быть успешным в Data Science: Чонг, Чанг
Как быть успешным в Data Science. Эффективное управление проектами и развитие профессиональной команды.
Практическое руководство по долгосрочному карьерному росту в Data Science.
Наука о данных - сфера, которая никогда не останавливается в своем развитии. Чтобы успеть за ней, необход
Практическое руководство по долгосрочному карьерному росту в Data Science.
Наука о данных - сфера, которая никогда не останавливается в своем развитии. Чтобы успеть за ней, необход
Полная аннотация
Автор
Издательство
Все характеристики
Аннотация
Как быть успешным в Data Science. Эффективное управление проектами и развитие профессиональной команды.
Практическое руководство по долгосрочному карьерному росту в Data Science.
Наука о данных - сфера, которая никогда не останавливается в своем развитии. Чтобы успеть за ней, необходимо быть в курсе текущих тенденций и постоянно осваивать новые профессиональные навыки.
Внутри этой книги вы найдете подробный обзор ключевых аспектов, необходимых для интенсивного развития в Data Science. Вы изучите не только основы эффективного управления проектами и создания успешной команды, но и стратегическое планирование собственного роста.
o Выявление и решение основных проблем в вашей организации.
o Развитие команды с помощью коучинга, наставничества и консультирования.
o Приоритезация проектов с учетом возможных рисков.
o Разработка четких пайплайнов и бизнес-стратегий.
o Создание корпоративной культуры управления данными.
Помимо этого авторы делятся практическими советами из своего богатого профессионального опыта для решения сложных проблем и достижения успеха в области науки о данных.
Цзикэ Чонг и Юэ Кэти Чанг - руководители высокоэффективных команд по работе с данными в государственных и частных компаниях, таких как Acorns, LinkedIn и других крупнейших организаций в США.
"Первая в своем роде книга, в которой систематически обсуждается развитие карьеры в области науки о данных. Очень ценная и своевременная в мире, который генерирует все больше и больше данных с каждым днем!" - Майкл Ли, вице-президент по данным (VP of Data) в Coinbase, бывший руководитель отдела аналитики и обработки данных в LinkedIn
Практическое руководство по долгосрочному карьерному росту в Data Science.
Наука о данных - сфера, которая никогда не останавливается в своем развитии. Чтобы успеть за ней, необходимо быть в курсе текущих тенденций и постоянно осваивать новые профессиональные навыки.
Внутри этой книги вы найдете подробный обзор ключевых аспектов, необходимых для интенсивного развития в Data Science. Вы изучите не только основы эффективного управления проектами и создания успешной команды, но и стратегическое планирование собственного роста.
o Выявление и решение основных проблем в вашей организации.
o Развитие команды с помощью коучинга, наставничества и консультирования.
o Приоритезация проектов с учетом возможных рисков.
o Разработка четких пайплайнов и бизнес-стратегий.
o Создание корпоративной культуры управления данными.
Помимо этого авторы делятся практическими советами из своего богатого профессионального опыта для решения сложных проблем и достижения успеха в области науки о данных.
Цзикэ Чонг и Юэ Кэти Чанг - руководители высокоэффективных команд по работе с данными в государственных и частных компаниях, таких как Acorns, LinkedIn и других крупнейших организаций в США.
"Первая в своем роде книга, в которой систематически обсуждается развитие карьеры в области науки о данных. Очень ценная и своевременная в мире, который генерирует все больше и больше данных с каждым днем!" - Майкл Ли, вице-президент по данным (VP of Data) в Coinbase, бывший руководитель отдела аналитики и обработки данных в LinkedIn
Свернуть
Характеристики
Автор
Издательство
ID товара
1007479
ISBN
978-5-04-184474-5
Все характеристики
3 603
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра

1 1892 378 -50% Еще 8 дней
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс
8351 670 -50% Еще 8 дней
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей
2 3074 614 -50% Еще 8 дней
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.Что читать вместе с книгой "Как быть успешным в Data Science"

Бомборе 5 лет! Знакомьтесь: пять абсолютных бестселлеров издательства
Декабрь 2022 •
32 813