Showing results for "Sciences" in Data Science

Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering, and clearly explains how to apply the best practices from software engineering to data science.

A team of dedicated tech executives delivers a business-focused approach based on a deep and engaging exploration of the models and data used in causal AI. The book’s discussions include both accessible and understandable technical detail and business context and concepts that frame causal AI in familiar business settings.

In the age of artificial intelligence, machine learning, and data-driven innovation, the quality and quantity of data have become critical to success. Yet real-world data is often incomplete, biased, sensitive, or scarce. Data Generation explores how synthetic, real, and simulated data can be strategically created and used to overcome these limitations—fueling smarter systems, scalable solutions, and more ethical outcomes.

Neste livro que já se tornou um clássico, David Spiegelhalter — um dos maiores estatísticos da atualidade — combina a visão incomparável de um especialista com o entusiasmo de um aficionado e oferece um verdadeiro guia para explorarmos a arte dessa ciência que é muito mais do que um ramo da matemática. Em A arte da estatística, David Spiegelhalter utiliza a resolução de questões do mundo real como ponto de partida para introduzir conceitos estatísticos, dos simples aos mais complexos, sempre com notório didatismo.

The Inclusion Equation is a comprehensive, one-of-a-kind guide to merging DEI and employee wellbeing concepts with data analytics and AI. In this book, renowned thought leader and professional keynote speaker Dr. Serena H. Huang explains exactly how to quantify the effectiveness of new talent strategies by connecting them to a firm ROI estimate, enabling listeners to approach and win the favor of higher-ups in any organization with the same effectiveness that marketing and financial departments do.

ジブンの得意×AIを操るチカラ＝GPT時代の知的生産術ＣｈａｔＧＰＴ時代のＡＩは「ことばで動く」ので、文系人材でも自由自在に操ることができます。

ChatGPTと著者が二人三脚で執筆！「今の仕事にAIをどう使うか？　考え方一つで「AIの奴隷になるか、AIを奴隷にするか」くらいの大きな違いが出てくる」

「ChatGPT」（チャットジーピーティー）は⽂章⽣成AIです。⼈間が⼊⼒した質問に答える形で⽂章を返してくるので「対話型AI」とも呼ばれています。

Cómo tomar decisiones estratégicas a partir de la analítica de datos. "¿Cuál es la función de los datos, entonces, y de su análisis profundo y racional antes de tomar una decisión en una empresa o en una organización?... ¿Quiénes toman las decisiones en una empresa? ¿Qué decisiones toman?", se pregunta el autor de este libro que invita a líderes de equipos de trabajo a pensar en un término muy presente hoy: la data. Y, sobre todo, qué hacer con ella.

Muchos acontecimientos del pasado han demostrado que disponer de la información adecuada y saber interpretarla a tiempo supone la diferencia entre el éxito y el fracaso en campos tan diversos como el de la agricultura o el de los negocios. La ciencia de datos es hoy una realidad en pleno desarrollo, en la que la visualización de la información resulta clave para extraer el máximo conocimiento y adoptar las mejores decisiones.