Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch von Kenett und Redman bietet eine praktische und aufschlussreiche Perspektive auf die oft übersehenen Aspekte der Datenwissenschaft, die für den Erfolg in diesem Bereich entscheidend sind. Es vermeidet zwar technische Besonderheiten wie Kodierung und Frameworks, betont aber die Bedeutung des Verständnisses von Geschäftskomplexitäten und der klaren Formulierung von Problemen. Einige Leser fanden jedoch, dass es dem Buch an Tiefe und Innovation mangelt, und bemängelten die Kürze und das Preis-Leistungs-Verhältnis.
Vorteile:⬤ Bietet praktische und umsetzbare Ratschläge zu Data Science.
⬤ Konzentriert sich auf das Verständnis von Geschäftsproblemen und -komplexitäten.
⬤ Leserfreundlich und ohne übermäßigen Fachjargon.
⬤ Bietet Klarheit über wesentliche Aspekte, die zu erfolgreichen Datenprojekten beitragen.
⬤ Ermutigend für neue Datenwissenschaftler.
⬤ Einige Kritiker halten es für zu kurz und zu wenig tiefgründig und beschreiben es eher als Pamphlet.
⬤ Begrenzter innovativer Inhalt; wird als Feststellung des Offensichtlichen wahrgenommen.
⬤ Unzureichende Beispiele zur Verdeutlichung der Konzepte.
⬤ Fehlende praktische Anwendung für strategische Unternehmensentscheidungen.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Originaltitel:
The Real Work of Data Science: Turning Data Into Information, Better Decisions, and Stronger Organizations
Inhalt des Buches:
Der unverzichtbare Leitfaden für Datenwissenschaftler und für Führungskräfte, die mehr aus ihren Datenwissenschaftsteams herausholen müssen
Der Economist behauptet kühn, dass Daten heute "die wertvollste Ressource der Welt" sind. Doch wie Kenett und Redman so treffend beschreiben, erfordert die Erschließung dieses Wertes weit mehr als technische Spitzenleistungen. The Real Work of Data Science befasst sich mit dem Verständnis der Probleme, dem Umgang mit Qualitätsproblemen, dem Aufbau von Vertrauen bei Entscheidungsträgern, dem Einsatz von Data-Science-Teams an den richtigen Stellen im Unternehmen und der Unterstützung von Unternehmen bei der Umsetzung von Daten. Dies ist das Werk, das den Unterschied zwischen einem guten und einem großartigen Datenwissenschaftler ausmacht, zwischen einem Team, das nur marginale Beiträge leistet, und einem, das das Geschäft vorantreibt, zwischen einem Unternehmen, das einen gewissen Wert aus seinen Daten zieht, und einem, in dem Daten wirklich "die wertvollste Ressource" sind.
"Die beiden Autoren sind Weltklasse-Experten für Analytik, Datenmanagement und Datenqualität; sie haben mehr über diese Themen vergessen, als die meisten von uns je wissen werden. Ihr Buch ist pragmatisch, verständlich und konzentriert sich auf das, was wirklich zählt. Wenn Sie sich in irgendeiner Weise mit Datenwissenschaft beschäftigen wollen, müssen Sie dieses Buch lesen".
Thomas H. Davenport, Distinguished Professor, Babson College und Fellow, MIT Initiative on the Digital Economy.
"Ich mag Ihr Buch. Die Kapitel befassen sich mit Problemen, mit denen sich Statistiker seit Generationen konfrontiert sehen, und wurden auf den neuesten Stand gebracht, um die heutigen Probleme zu reflektieren, wie z. B. computergestützte Big Data.".
--Sir David Cox, Direktor des Nuffield College und Professor für Statistik an der Universität Oxford.
"Datenwissenschaft ist entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit, für eine gute Regierung, für richtige Entscheidungen. Aber was ist Datenwissenschaft? Kenett und Redman geben die bei weitem beste Einführung in dieses Thema, die ich je gesehen habe. Sie gehen auf die kritischen Fragen ein, wie man das richtige Problem formuliert, die richtigen Daten sammelt, die richtigen Analysen durchführt, die richtigen Entscheidungen trifft und die tatsächlichen Auswirkungen der Entscheidungen misst. Dieses Buch sollte zur Pflichtlektüre in Statistik- und Informatikfakultäten, Wirtschaftshochschulen, Analyseinstituten und vor allem bei allen Unternehmensleitern werden."--A. Blanton Godfrey, Joseph D. Moore Distinguished University Professor, Wilson College of Textiles, North Carolina State University.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781119570707 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 136 |
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