Datenanalyse, Datenvisualisierung & Datenkommunikation: 3 Bücher in 1: Erlernen Sie die Prozesse der Datenanalyse und Data Science, erstellen Sie ansprechende Datenvisualisierungen und präsentieren Sie Daten effektiv
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- Durchgehend farbige Diagramme und ausgearbeitete Beispiele.
- Für Leser, die neu in diesem Thema sind, verfasst.
- Kapitelweise Aufgaben mit vollständigen Lösungen.
- Verknüpfen Sie diesen Block mit einem Produkt-Metafeld, um ihn je nach Titel zu variieren.
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Beschreibung
Die Harvard Business Review bezeichnete Datenwissenschaft als „den sexiesten Job des 21. Jahrhunderts“, daher ist es keine Überraschung, dass die Zahl der Datenwissenschaftsjobs in den letzten 3 Jahren um das bis zu 20-fache gestiegen ist. Da die Nachfrage das Angebot übersteigt, sind Unternehmen bereit, viel Geld für talentierte Datenexperten zu zahlen. Doch um sich in einer dieser Positionen hervorzuheben, ist grundlegendes Wissen in der Dateninterpretation unerlässlich. Man kann ein Tabellenkalkulations-Guru sein, aber ohne die Fähigkeit, Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, sind die Daten nutzlos.
Das führt uns zu Datenanalyse und -visualisierung, der Fähigkeit, Datensätze zu untersuchen, aussagekräftige Schlussfolgerungen und Trends zu ziehen und diese Ergebnisse dem Entscheidungsträger effektiv zu präsentieren.
Die Beherrschung dieser Fähigkeit wird zweifellos zu besseren und schnelleren Geschäftsentscheidungen führen.
Die 3 Bücher dieser Reihe behandeln die Grundlagen der Datenanalyse, Datenvisualisierung und Datenpräsentation, damit Sie diese wesentliche Fähigkeit im Handumdrehen meistern können.
Diese Reihe umfasst:
Everything Data Analytics – A Beginner's Guide to Data Literacy: Understanding the Processes That Turn Data Into Insights Beginners Guide to Data Visualization: How to Understand, Design, and Optimize Over 40 Different Charts How To Win With Your Data Visualizations: The 5-Part Guide For Junior Analysts To Create Effective Data Visualizations And Engaging Data Stories Diese 3 Bücher decken eine große Menge an Informationen ab, wie zum Beispiel:
Übersicht über die Prozesse der Datenerfassung, -verwaltung und -speicherung Grundlagen der Datenbereinigung Wesentliche Algorithmen des maschinellen Lernens, die für die Analyse erforderlich sind, wie Regression, Clustering, Klassifikation und mehr… Die Grundlagen der Datenvisualisierung Eine detaillierte Übersicht über über 40+ Diagramme und wann sie zu verwenden sind Ein umfassender Leitfaden zum Design von Datenvisualisierungen Schritt-für-Schritt-Anleitung zur effektiven Präsentation von Daten Und vieles mehr…
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