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Data Science Create Teams That Ask the Right Questions and Deliver Real Value

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59,99 € UVP 71,49 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.11.2016

Abbildungen

XIX, 45 illus., 43 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

APress

Seitenzahl

251

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

423 g

Auflage

1st edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4842-2252-2

Beschreibung

Rezension

“This fine book … guides those responsible for building such a team on how to build the best possible data science team for her/his organization. … It explains not only the internal workings of optimum data science teams, but also the activities that happen around such teams. … a very useful book for managers who need to create and govern teams that handle data science in the best possible way for their organizations, without having to learn data science.” (Computing Reviews, June, 2017)

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

18.11.2016

Abbildungen

XIX, 45 illus., 43 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

APress

Seitenzahl

251

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,6 cm

Gewicht

423 g

Auflage

1st edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4842-2252-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Part 1: Defining Data Science

    Chapter 1: Understanding Data Science

    Chapter 2: Covering Database Basics

    Chapter 3: Recognizing Different Data Types

    Chapter 4: Applying Statistical Analysis

    Chapter 5: Avoiding Pitfalls in Defining Data Science

    Part 2: Building your Data Science Team

    Chapter 6: Rounding Out Your Talent

    Chapter 7: Forming the Team

    Chapter 8: Starting the Work

    Chapter 9: Thinking Like a Data Science Team

    Chapter 10: Avoiding Pitfalls in Building Your Data Science Team

    Part 3: Delivering in Data Science Sprints

    Chapter 11: A New Way of Working

    Chapter 12: Using a Data Science Lifecycle

    Chapter 13: Working in Sprints

    Chapter 14: Avoiding Pitfalls in Delivering in Data Science Sprints

    Part 4: Asking Great Questions

    Chapter 15: Understanding Critical Thinking

    Chapter 16: Encouraging Questions

    Chapter 17: Places to Look for Questions

    Chapter 18: Avoiding Pitfalls in Asking Great Questions

    Chapter 19: Defining a Story

    Part 5: Storytelling with Data Science

    Chapter 20: Understanding Story Structure

    Chapter 21: Defining Story Details

    Chapter 22: Humanizing Your Story

    Chapter 23: Using Metaphors

    Chapter 24: Avoiding Storytelling Pitfalls

    Part 6: Finishing Up

    Chapter 25: Starting an Organizational Change