Book Description: Data Science The Hard Parts by Daniel Vaughan is a practical guide that provides a collection of techniques and best practices that are often overlooked in most data engineering and data science pedagogy. The book challenges the common misconception that great data scientists are experts in machine learning and programming, and instead highlights the smaller tools and skills that truly set apart an average data scientist from a qualified one. The book is divided into three parts, each focusing on a different aspect of data science: creating value, building a business case, and performing growth decompositions. In part one, readers will learn how to understand the process of technology evolution and develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. This section emphasizes the importance of studying and understanding the process of technology evolution, as it is crucial for the survival of humanity and the unity of people in a world filled with conflict. In part two, the author provides a comprehensive guide to delivering compelling narratives to sell data science projects, building a business case using unit economics principles, and creating new features for machine learning models using storytelling. These skills are essential for data scientists who want to effectively communicate their findings and drive business decisions.

Data Science The Hard Parts by Daniel Vaughan - это практическое руководство, которое предоставляет коллекцию методов и лучших практик, которые часто упускаются из виду в большинстве методов инженерии данных и педагогики науки о данных. Книга бросает вызов распространенному заблуждению о том, что великие специалисты по данным являются экспертами в области машинного обучения и программирования, и вместо этого подчеркивает меньшие инструменты и навыки, которые действительно отличают среднего специалиста по данным от квалифицированного. Книга разделена на три части, каждая из которых фокусируется на различных аспектах науки о данных: создание ценности, создание бизнес-обоснования и выполнение декомпозиции роста. В первой части читатели узнают, как понять процесс эволюции технологий и выработать личностную парадигму восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. В этом разделе подчеркивается важность изучения и понимания процесса эволюции технологий, поскольку он имеет решающее значение для выживания человечества и единства людей в мире, наполненном конфликтами. Во второй части автор предоставляет всеобъемлющее руководство по предоставлению убедительных повествований для продажи проектов в области науки о данных, построения бизнес-обоснования с использованием принципов единичной экономики и создания новых функций для моделей машинного обучения с использованием повествования. Эти навыки необходимы для специалистов по анализу данных, которые хотят эффективно сообщать о своих выводах и принимать бизнес-решения.

Data Science The Hard Parts by Daniel Vaughan est un guide pratique qui fournit une collection de méthodes et de meilleures pratiques qui sont souvent négligées dans la plupart des méthodes d'ingénierie des données et de pédagogie de la science des données. livre remet en question l'illusion répandue selon laquelle les grands spécialistes des données sont des experts en apprentissage automatique et en programmation, et met plutôt l'accent sur les outils et les compétences plus petits qui distinguent vraiment un spécialiste des données moyen d'un professionnel qualifié. livre est divisé en trois parties, chacune se concentrant sur différents aspects de la science des données : la création de valeur, la création d'une analyse de rentabilisation et la réalisation d'une décomposition de la croissance. Dans la première partie, les lecteurs apprendront à comprendre le processus d'évolution des technologies et à développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement de la connaissance moderne comme base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. Cette section souligne l'importance d'étudier et de comprendre l'évolution de la technologie, car elle est essentielle à la survie de l'humanité et à l'unité des hommes dans un monde rempli de conflits. Dans la deuxième partie, l'auteur fournit un guide complet pour fournir des narrations convaincantes pour la vente de projets de science des données, la construction d'une analyse de rentabilisation en utilisant les principes de l'économie unitaire et la création de nouvelles fonctionnalités pour les modèles d'apprentissage automatique en utilisant la narration. Ces compétences sont essentielles pour les professionnels de l'analyse de données qui veulent communiquer efficacement leurs conclusions et prendre des décisions commerciales.

Data Science The Hard Parts by Daniel Vaughan es una guía práctica que proporciona una colección de técnicas y mejores prácticas que a menudo se pasan por alto en la mayoría de las técnicas de ingeniería de datos y pedagogía de la ciencia de datos. libro desafía la idea errónea común de que los grandes especialistas en datos son expertos en aprendizaje automático y programación, y en cambio enfatiza las herramientas y habilidades más pequeñas que realmente distinguen a un profesional promedio en datos de un cualificado. libro se divide en tres partes, cada una centrada en diferentes aspectos de la ciencia de datos: creación de valor, creación de justificación empresarial y ejecución de la descomposición del crecimiento. En la primera parte, los lectores aprenderán a entender el proceso de evolución de la tecnología y a desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. En esta sección se destaca la importancia de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología, ya que es crucial para la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un mundo lleno de conflictos. En la segunda parte, el autor proporciona una guía integral para proporcionar narrativas convincentes para vender proyectos de ciencia de datos, construir una justificación de negocios utilizando los principios de la economía unitaria y crear nuevas funciones para modelos de aprendizaje automático usando la narrativa. Estas habilidades son esenciales para los analizadores de datos que desean comunicar sus conclusiones de manera efectiva y tomar decisiones empresariales.

Data Science The Hard Parts by Daniel Vaughan é um guia prático que fornece uma coleção de técnicas e melhores práticas que muitas vezes são ignoradas na maioria dos métodos de engenharia de dados e pedagogia da ciência dos dados. O livro desafia o equívoco comum de que os grandes especialistas em dados são especialistas em aprendizagem e programação de máquinas, e, em vez disso, enfatiza ferramentas e habilidades menores que realmente distinguem um especialista médio de dados de um qualificado. O livro é dividido em três partes, cada uma focada em diferentes aspectos da ciência de dados: criação de valor, criação de fundamento de negócios e descomposição de crescimento. Na primeira parte, os leitores aprendem como compreender a evolução da tecnologia e desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e para a sobrevivência da união das pessoas num estado em guerra. Esta seção enfatiza a importância de estudar e compreender o processo de evolução da tecnologia, pois ele é crucial para a sobrevivência da humanidade e a unidade das pessoas num mundo cheio de conflitos. Na segunda parte, o autor fornece uma guia abrangente para fornecer narrativas convincentes para a venda de projetos de ciência de dados, para a construção de uma base de negócios usando os princípios de uma economia única e para criar novas funções para modelos de aprendizagem de máquinas usando a narrativa. Essas habilidades são necessárias para os especialistas em análise de dados que desejam informar as suas conclusões e tomar decisões de negócios.

Data Science The Hard Parts by Daniel Vaughan è un manuale pratico che fornisce una raccolta di tecniche e best practice spesso trascurate nella maggior parte dei metodi di ingegneria dei dati e di pedagogia dei dati. Il libro sfida l'illusione comune secondo cui i grandi esperti di dati sono esperti di apprendimento automatico e programmazione, e invece evidenzia gli strumenti e le competenze minori che davvero distinguono un esperto medio di dati da un qualificato. Il libro è suddiviso in tre parti, ognuna focalizzata su diversi aspetti della scienza dei dati: creazione di valore, creazione di una base aziendale e decomposizione della crescita. Nella prima parte, i lettori impareranno a comprendere l'evoluzione della tecnologia e a sviluppare il paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come base della sopravvivenza dell'umanità e della sopravvivenza dell'unione delle persone in uno stato in guerra. Questa sezione sottolinea l'importanza di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia, perché è fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e dell'unità delle persone in un mondo pieno di conflitti. Nella seconda parte, l'autore fornisce una guida completa per fornire narrazioni convincenti per la vendita di progetti di scienza dei dati, la creazione di una base aziendale basata sui principi dell'economia singola e la creazione di nuove funzioni per modelli di apprendimento automatico attraverso la narrazione. Queste competenze sono necessarie per gli esperti di analisi dei dati che desiderano comunicare efficacemente le proprie conclusioni e prendere decisioni aziendali.

Data Science Die Hard Parts von Daniel Vaughan ist ein praktischer itfaden, der eine Sammlung von Methoden und Best Practices bietet, die in den meisten Techniken des Data Engineering und der Data Science Pädagogik oft übersehen werden. Das Buch trotzt dem weit verbreiteten Missverständnis, dass große Datenwissenschaftler Experten für maschinelles rnen und Programmierung sind, und betont stattdessen die kleineren Werkzeuge und Fähigkeiten, die einen durchschnittlichen Datenwissenschaftler wirklich von einem qualifizierten unterscheiden. Das Buch ist in drei Teile unterteilt, die sich jeweils auf verschiedene Aspekte der Datenwissenschaft konzentrieren: Wertschöpfung, Erstellung eines Business Case und Umsetzung einer Wachstumsdekomposition. Im ersten Teil lernen die ser, den Prozess der Technologieentwicklung zu verstehen und ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegführenden Staat zu entwickeln. Dieser Abschnitt betont, wie wichtig es ist, den Prozess der Technologieentwicklung zu studieren und zu verstehen, da er für das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einer Welt voller Konflikte von entscheidender Bedeutung ist. Im zweiten Teil bietet der Autor einen umfassenden itfaden für die Bereitstellung überzeugender Erzählungen für den Verkauf von Data-Science-Projekten, den Aufbau eines Business Case unter Verwendung von ngle-Economy-Prinzipien und die Schaffung neuer Funktionen für Machine-arning-Modelle unter Verwendung von Storytelling. Diese Fähigkeiten sind für Datenwissenschaftler unerlässlich, die ihre Erkenntnisse effektiv kommunizieren und Geschäftsentscheidungen treffen möchten.

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Veri Bilimi Daniel Vaughan'ın Zor Kısımları, çoğu veri bilimi mühendisliği ve pedagoji yönteminde genellikle göz ardı edilen yöntem ve en iyi uygulamaların bir koleksiyonunu sağlayan pratik bir kılavuzdur. Kitap, büyük veri bilimcilerinin makine öğrenimi ve programlamada uzman olduğu yönündeki yaygın yanlış kanıya meydan okuyor ve bunun yerine ortalama bir veri bilimcisini yetenekli olandan gerçekten ayıran daha küçük araçları ve becerileri vurguluyor. Kitap, her biri veri biliminin farklı yönlerine odaklanan üç bölüme ayrılmıştır: değer yaratma, iş vakası oluşturma ve büyüme ayrışması gerçekleştirme. İlk bölümde, okuyucular, teknolojinin evrim sürecini nasıl anlayacaklarını ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir durumda insanların birleşmesinin hayatta kalması için temel olarak kişisel bir paradigma geliştireceklerini öğreneceklerdir. Bu bölüm, teknolojinin evrim sürecini incelemenin ve anlamanın önemini vurgulamaktadır, çünkü insanlığın hayatta kalması ve çatışmalarla dolu bir dünyada insanların birliği için çok önemlidir. İkinci bölümde, yazar, veri bilimi projelerini satmak, birim ekonomisi ilkelerini kullanarak bir iş vakası oluşturmak ve hikaye anlatımını kullanarak makine öğrenimi modelleri için yeni özellikler oluşturmak için çekici anlatılar sağlamak için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Bu beceriler, bulgularını etkili bir şekilde iletmek ve iş kararları vermek isteyen veri bilimcileri için gereklidir.

علوم البيانات الأجزاء الصلبة من تأليف دانيال فوغان هي دليل عملي يوفر مجموعة من الأساليب وأفضل الممارسات التي غالبًا ما يتم تجاهلها في معظم هندسة علوم البيانات وطرق التدريس. يتحدى الكتاب المفهوم الخاطئ الشائع بأن علماء البيانات العظماء هم خبراء في التعلم الآلي والبرمجة، وبدلاً من ذلك يؤكد على الأدوات والمهارات الأصغر التي تميز حقًا عالم البيانات العادي عن عالم ماهر. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أجزاء، يركز كل منها على جوانب مختلفة من علم البيانات: إنشاء القيمة، وخلق دراسة الجدوى، وأداء تحلل النمو. في الجزء الأول، سيتعلم القراء كيفية فهم عملية تطور التكنولوجيا وتطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في حالة حرب. ويشدد هذا الفرع على أهمية دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا، لأنها بالغة الأهمية لبقاء البشرية ووحدة الشعوب في عالم مليء بالصراعات. في الجزء الثاني، يقدم المؤلف دليلًا شاملاً لتقديم روايات مقنعة لبيع مشاريع علوم البيانات، وبناء دراسة جدوى باستخدام مبادئ اقتصاد الوحدة، وإنشاء ميزات جديدة لنماذج التعلم الآلي باستخدام سرد القصص. هذه المهارات ضرورية لعلماء البيانات الذين يرغبون في إيصال نتائجهم بشكل فعال واتخاذ قرارات تجارية.