The Decision Maker's Handbook to Data Science: A Guide for Non-Technical Executives, Managers, and Founders As a non-technical decision maker, navigating the complex world of data science can be daunting. With terms like "machine learning "artificial intelligence and "big data" being thrown around left and right, it's easy to feel lost and confused. But fear not! Dr. Stylianos Kampakis, an expert data scientist with over a decade of experience, has written The Decision Maker's Handbook to Data Science specifically for you. This comprehensive guide covers all the topics you need to know to use data science effectively within your organization. Chapter 1: Explaining Data Science Data science is a multidisciplinary field that combines statistics, computer science, and domain expertise to extract insights from data. It's important to understand the differences between data science, machine learning, and artificial intelligence, as they are often used interchangeably but have distinct meanings. Machine learning is a subset of data science that involves training algorithms on data to make predictions or decisions, while artificial intelligence refers to the broader field of developing intelligent systems that can perform tasks that typically require human intelligence. Chapter 2: Demystifying Data Management Best Practices Effective data management is crucial for any data-driven organization. You'll learn how to think like a data scientist without being one, including best practices for data storage, processing, and analysis.

Справочник лица, принимающего решения, по науке о данных: руководство для нетехнических руководителей, менеджеров и основателей Как лицо, принимающее нетехнические решения, навигация в сложном мире науки о данных может быть сложной задачей. С такими терминами, как «машинное обучение», «искусственный интеллект» и «большие данные», которые разбрасываются влево и вправо, легко почувствовать себя потерянным и растерянным. Но не бойтесь! Доктор Стилианос Кампакис, эксперт в области данных с более чем десятилетним опытом, специально для вас написал «Справочник для принятия решений по науке о данных». Это всеобъемлющее руководство охватывает все темы, которые вам необходимо знать, чтобы эффективно использовать науку о данных в вашей организации. Глава 1: Объяснение науки о данных Наука о данных - это междисциплинарная область, которая объединяет статистику, информатику и опыт в области, чтобы извлечь информацию из данных. Важно понимать различия между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом, поскольку они часто используются взаимозаменяемо, но имеют различные значения. Машинное обучение - это подмножество науки о данных, которое включает в себя обучение алгоритмов на данных для принятия прогнозов или решений, в то время как искусственный интеллект относится к более широкой области разработки интеллектуальных систем, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Глава 2: Демистификация передовых практик управления данными Эффективное управление данными имеет решающее значение для любой организации, управляемой данными. Вы научитесь мыслить как специалист по анализу данных, не будучи таковым, включая передовые практики хранения, обработки и анализа данных.

Guide des décideurs en science des données : un guide pour les gestionnaires, gestionnaires et fondateurs non techniques En tant que décideurs non techniques, la navigation dans le monde complexe de la science des données peut être un défi. Avec des termes comme « machine learning », « intelligence artificielle » et « big data » qui se dispersent à gauche et à droite, il est facile de se sentir perdu et confus. Mais n'ayez pas peur ! Dr Stylianos Kampakis, un expert en données avec plus d'une décennie d'expérience, a écrit spécialement pour vous un « Manuel de prise de décision sur la science des données ». Ce guide complet couvre tous les sujets que vous devez connaître pour utiliser efficacement la science des données au sein de votre organisation. Chapitre 1 : Expliquer la science des données La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine les statistiques, l'informatique et l'expertise du domaine pour extraire de l'information des données. Il est important de comprendre les différences entre la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, car elles sont souvent utilisées de manière interchangeable, mais elles ont des significations différentes. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de la science des données qui comprend l'apprentissage des algorithmes sur les données pour prendre des prévisions ou des décisions, tandis que l'intelligence artificielle appartient au domaine plus large du développement de systèmes intelligents qui peuvent accomplir des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Chapitre 2 : Démystifier les meilleures pratiques de gestion des données Une gestion efficace des données est essentielle pour toute organisation gérée par les données. Vous apprendrez à penser en tant que spécialiste de l'analyse de données sans l'être, y compris les meilleures pratiques de stockage, de traitement et d'analyse de données.

Manual del tomador de decisiones sobre ciencia de datos: guía para ejecutivos, gerentes y fundadores no técnicos Como persona que toma decisiones no técnicas, navegar en el complejo mundo de la ciencia de datos puede ser un reto. Con términos como «machine learning», «inteligencia artificial» y «big data», que se dispersan a izquierda y derecha, es fácil sentirse perdido y confundido. ¡Pero no tengas miedo! Dr. Stylianos Campakis, experto en datos con más de una década de experiencia, escribió especialmente para usted el «Manual para la toma de decisiones en ciencia de datos». Esta guía integral cubre todos los temas que necesita conocer para utilizar eficazmente la ciencia de datos en su organización. Capítulo 1: Explicación de la ciencia de datos La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina estadísticas, informática y experiencia en el campo para extraer información de los datos. Es importante comprender las diferencias entre la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que a menudo se utilizan indistintamente pero tienen diferentes significados. aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de datos que incluye el aprendizaje de algoritmos sobre datos para la toma de predicciones o decisiones, mientras que la inteligencia artificial pertenece al campo más amplio del desarrollo de sistemas inteligentes que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Capítulo 2: Desmitificación de las mejores prácticas de gestión de datos La gestión eficaz de los datos es crucial para cualquier organización administrada por datos. Aprenderá a pensar como un especialista en análisis de datos sin serlo, incluyendo las mejores prácticas de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.

Guia de Decisão de Ciência de Dados: Guia para executivos, gerentes e fundadores não técnicos Como um tomador de decisões não técnicas, navegar em um mundo complexo de ciência de dados pode ser um desafio. Com termos como «aprendizado de máquina», «inteligência artificial» e «big data», que se espalham para a esquerda e para a direita, é fácil sentir-se perdido e confuso. Mas não tenham medo! O Dr. Stylianos Kampakis, especialista em dados com mais de uma década de experiência, escreveu especificamente para si o'Guia de Decisão de Ciência de Dados ". Este guia abrangente abrange todos os temas que você precisa conhecer para usar a ciência de dados na sua organização de forma eficaz. Capítulo 1: A explicação da Ciência de Dados Ciência de Dados é uma área interdisciplinar que reúne estatísticas, informática e experiência na área para extrair informações dos dados. É importante compreender as diferenças entre a ciência dos dados, o aprendizado de máquinas e a inteligência artificial, porque eles são frequentemente utilizados de forma interligada, mas têm significados diferentes. O aprendizado de máquinas é um subconjunto da ciência de dados, que inclui o treinamento de algoritmos em dados para a tomada de previsões ou decisões, enquanto a inteligência artificial é uma área mais ampla de desenvolvimento de sistemas inteligentes que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Capítulo 2: Desmistificação das melhores práticas de gestão de dados Gerenciamento eficiente de dados é essencial para qualquer organização gerenciada por dados. Você vai aprender a pensar como um especialista em análise de dados sem ser tal, incluindo as melhores práticas de armazenamento, processamento e análise de dados.

Manuale decisionale per la scienza dei dati: guida per i responsabili, i manager e i fondatori Come chi prende decisioni non tecniche, navigare in un mondo complesso di scienze dei dati può essere difficile. Con termini come «apprendimento automatico», «intelligenza artificiale» e «big data» che si spargono a sinistra e a destra, è facile sentirsi persi e confusi. Ma non abbiate paura! Il dottor Stilanos Kampakis, esperto di dati con più di dieci anni di esperienza, ha scritto appositamente per lei il «Manuale decisionale per la scienza dei dati». Questa guida completa comprende tutti i temi che è necessario conoscere per sfruttare efficacemente la scienza dei dati all'interno della vostra organizzazione. Capitolo 1: La spiegazione della scienza dei dati La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che unisce statistiche, informatiche ed esperienze nel campo per estrarre informazioni dai dati. È importante comprendere le differenze tra la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, perché spesso vengono utilizzati in modo interscambiabile, ma hanno significati diversi. L'apprendimento automatico è un sottoinsieme di scienza dei dati che include l'apprendimento di algoritmi sui dati per predire o prendere decisioni, mentre l'intelligenza artificiale fa parte di un ambito più ampio di sviluppo di sistemi intelligenti in grado di svolgere attività che normalmente richiedono intelligenza umana. Capitolo 2: Demistizzazione delle best practice per la gestione dei dati Una gestione efficiente dei dati è fondamentale per qualsiasi organizzazione gestita dai dati. impara a pensare come un esperto di analisi dei dati senza esserlo, incluse le best practice per la conservazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati.

Data Science Decider's Handbook: Ein itfaden für nicht-technische Führungskräfte, Manager und Gründer Als nicht-technischer Entscheidungsträger kann die Navigation in der komplexen Welt der Data Science eine Herausforderung sein. Mit Begriffen wie „maschinelles rnen“, „künstliche Intelligenz“ und „Big Data“, die nach links und rechts gestreut werden, ist es leicht, sich verloren und verwirrt zu fühlen. Aber keine Angst! Dr. Stylianos Campakis, ein Datenexperte mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung, hat das „Data Science Decision Handbook“ speziell für e geschrieben. Dieser umfassende itfaden deckt alle Themen ab, die e kennen müssen, um Data Science in Ihrer Organisation effektiv zu nutzen. Kapitel 1: Erklärung von Data Science Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Statistik, Informatik und Fachwissen kombiniert, um Informationen aus Daten zu extrahieren. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Datenwissenschaft, maschinellem rnen und künstlicher Intelligenz zu verstehen, da sie oft austauschbar verwendet werden, aber unterschiedliche Bedeutungen haben. Maschinelles rnen ist eine Teilmenge der Datenwissenschaft, bei der Algorithmen auf Daten trainiert werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, während sich künstliche Intelligenz auf das breitere Feld der Entwicklung intelligenter Systeme bezieht, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Kapitel 2: Entmystifizierung von Best Practices für das Datenmanagement Ein effektives Datenmanagement ist für jede datengetriebene Organisation von entscheidender Bedeutung. e lernen, wie ein Datenwissenschaftler zu denken, ohne einer zu sein, einschließlich Best Practices für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten.

Handbook Data Science Decision Maker: Przewodnik dla kierowników nietechnicznych, menedżerów i założycieli Jako nietechniczny decydent, nawigacja złożonego świata danych naukowych może być trudne. Z terminami „uczenie maszynowe”, „sztuczna inteligencja” i „duże dane” rzucane w lewo i w prawo, łatwo czuć się zagubionym i zdezorientowanym. Ale nie bój się! Dr Stylianos Kampakis, ekspert ds. danych z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem, napisał „Przewodnik dotyczący decyzji w dziedzinie danych naukowych”, szczególnie dla Ciebie. Ten kompleksowy przewodnik obejmuje wszystkie tematy, które musisz wiedzieć, aby skutecznie wykorzystać naukę o danych w swojej organizacji. Rozdział 1: Wyjaśnienie Data Science Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która integruje statystyki, informatykę i wiedzę specjalistyczną w zakresie pozyskiwania informacji z danych. Ważne jest, aby zrozumieć różnice między nauką o danych, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją, ponieważ są one często używane zamiennie, ale mają różne znaczenie. Uczenie maszynowe jest podzbiorem danych naukowych, który polega na szkoleniu algorytmów danych w celu podejmowania prognoz lub decyzji, podczas gdy sztuczna inteligencja należy do szerszej dziedziny rozwoju inteligentnych systemów, które mogą wykonywać zadania, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Rozdział 2: Demystyfikacja zarządzania danymi Najlepsze praktyki Skuteczne zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla każdej organizacji opartej na danych. Nauczysz się myśleć jak data scientist bez bycia jednym, w tym najlepszych praktyk w zakresie przechowywania, przetwarzania i analizy danych.

Data Science Decision Maker's Handbook: A Guide for Non-Technical Managers, Managers and Founders At-Technical Decision Maker's Handbook: A עם מונחים כמו ”למידת מכונה”, ”בינה מלאכותית” ו ”מידע גדול” שנזרק על ימין ועל שמאל, קל להרגיש אבוד ומבולבל. אבל אל תפחד! ד "ר סטיליאנוס קמפקיס, מומחה לנתונים בעל ניסיון של יותר מעשור, כתב" מדריך להחלטות במדעי המידע "במיוחד עבורך. מדריך מקיף זה מכסה את כל הנושאים שעליך לדעת כדי למנף ביעילות את מדעי המידע בארגון שלך. פרק 1: הסבר מדעי הנתונים הוא תחום בין-תחומי המשלב סטטיסטיקה, מדעי המחשב ומומחיות בתחום למיצוי מידע מנתונים. חשוב להבין את ההבדלים בין מדעי המידע, למידת מכונה ובינה מלאכותית כפי שהם משמשים לעתים קרובות להחלפה אך בעלי משמעויות שונות. למידת מכונה (באנגלית: Machine arning) היא תת-קבוצה של מדעי נתונים העוסקת בהכשרת אלגוריתמים על נתונים לצורך ביצוע תחזיות או החלטות, בעוד שבינה מלאכותית שייכת לתחום רחב יותר של פיתוח מערכות אינטליגנטיות אשר יכולות לבצע משימות שבדרך כלל דורשות אינטליגנציה אנושית. פרק 2: Demistifishing Data Management Best Practices Efficial Data Management Management הוא קריטי עבור כל ארגון מונע אתם תלמדו לחשוב כמו מדען נתונים בלי להיות אחד, כולל שיטות טובות לאחסון, עיבוד וניתוח נתונים.''

Veri Bilimi Karar Vericinin Kitabı: Teknik Olmayan Yöneticiler, Yöneticiler ve Kurucular İçin Bir Rehber Teknik olmayan bir karar verici olarak, veri biliminin karmaşık dünyasında gezinmek zor olabilir. "Makine öğrenimi", "yapay zeka've" büyük veri'gibi terimler sağa sola atılırken, kaybolmuş ve şaşkın hissetmek kolaydır. Ama korkmayın! On yıldan fazla deneyime sahip bir veri uzmanı olan Dr. Stylianos Kampakis, özellikle sizin için bir "Veri Bilimi Karar Kılavuzu" yazdı. Bu kapsamlı kılavuz, kuruluşunuzdaki veri bilimini etkili bir şekilde kullanmak için bilmeniz gereken tüm konuları kapsar. Bölüm 1: Veri Bilimini Açıklamak Veri bilimi, verilerden bilgi çıkarmak için istatistik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığını birleştiren disiplinlerarası bir alandır. Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkları anlamak önemlidir, çünkü bunlar genellikle birbirinin yerine kullanılır, ancak farklı anlamlara sahiptir. Makine öğrenimi, tahminler veya kararlar almak için verilerle ilgili algoritmaları eğitmeyi içeren veri biliminin bir alt kümesidir; yapay zeka ise genellikle insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı sistemler geliştiren daha geniş bir alana aittir. Bölüm 2: Veri Yönetiminin En İyi Uygulamalarının Belirlenmesi Etkili veri yönetimi, herhangi bir veri odaklı kuruluş için kritik öneme sahiptir. Verileri depolamak, işlemek ve analiz etmek için en iyi uygulamalar da dahil olmak üzere, bir veri bilimcisi olmadan bir veri bilimcisi gibi düşünmeyi öğreneceksiniz.

دليل صانع القرار في علوم البيانات: دليل للمديرين التنفيذيين والمديرين والمؤسسين غير التقنيين بصفتهم صانع قرار غير تقني، قد يكون التنقل في عالم علوم البيانات المعقد أمرًا صعبًا. مع مصطلحات مثل «التعلم الآلي» و «الذكاء الاصطناعي» و «البيانات الضخمة» التي يتم إلقاؤها يسارًا ويمينًا، من السهل الشعور بالضياع والارتباك. لكن لا تخف! كتب الدكتور ستيليانوس كامباكيس، خبير البيانات الذي يتمتع بخبرة تزيد عن عقد من الزمان، «دليل قرار علوم البيانات» خصيصًا لك. يغطي هذا الدليل الشامل جميع الموضوعات التي تحتاج إلى معرفتها للاستفادة بشكل فعال من علم البيانات في مؤسستك. الفصل 1: شرح علم البيانات علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يدمج الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والخبرة الميدانية لاستخراج المعلومات من البيانات. من المهم فهم الاختلافات بين علم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لأنها غالبًا ما تستخدم بالتبادل ولكن لها معاني مختلفة. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من علوم البيانات التي تتضمن تدريب الخوارزميات على البيانات لاتخاذ التنبؤات أو القرارات، بينما ينتمي الذكاء الاصطناعي إلى المجال الأوسع لتطوير أنظمة ذكية يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاء بشريًا. الفصل 2: إزالة الغموض عن أفضل الممارسات لإدارة البيانات تعد الإدارة الفعالة للبيانات أمرًا بالغ الأهمية لأي منظمة تعتمد على البيانات. ستتعلم التفكير كعالم بيانات دون أن تكون كذلك، بما في ذلك أفضل الممارسات لتخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها.

데이터 과학 결정 메이커의 핸드북: 비 기술 임원, 관리자 및 설립자를위한 안내서 비 기술 의사 결정자로서 복잡한 데이터 과학 세계를 탐색하는 것은 어려울 수 있습니다. "머신 러닝", "인공 지능" 및 "빅 데이터" 와 같은 용어가 왼쪽과 오른쪽으로 던져지면 길을 잃고 혼란스러워하기 쉽습니다. 그러나 두려워하지 마십시오! 10 년이 넘는 경험을 가진 데이터 전문가 인 Stylianos Kampakis 박사는 특히 "Data Science Decision Guide" 를 작성했습니다. 이 포괄적 인 안내서는 조직의 데이터 과학을 효과적으로 활용하기 위해 알아야 할 모든 주제를 다룹니다 1 장: 데이터 과학 데이터 과학 설명은 통계, 컴퓨터 과학 및 현장 전문 지식을 통합하여 데이터에서 정보를 추출하는 학제 간 분야입니다. 데이터 과학, 머신 러닝 및 인공 지능의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 머신 러닝은 예측 또는 결정을 내리기 위해 데이터에 대한 알고리즘 교육을 포함하는 데이터 과학의 하위 집합이며, 인공 지능은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 광범위한 지능형 시스템 개발 분야에 속합니다. 2 장: 데이터 관리 모범 사례 요구 효과적인 데이터 관리는 모든 데이터 중심 조직에 중요합니다. 데이터 저장, 처리 및 분석을위한 모범 사례를 포함하여 데이터 과학자가되지 않고 생각하는 법을 배웁니다.

Data Science Decision Maker's Handbook：非技術的エグゼクティブ、マネージャー、創設者のためのガイド非技術的な意思決定者として、データサイエンスの複雑な世界をナビゲートすることは困難です。「機械学習」「人工知能」「ビッグデータ」などの用語が左右に投げられているので、迷いや混乱を感じやすいです。しかし、恐れることはありません！10以上の経験を持つデータ専門家Stylianos Kampakis博士は、特にあなたのために「データサイエンス意思決定ガイド」を書いています。この包括的なガイドは、組織内のデータサイエンスを効果的に活用するために知っておくべきすべてのトピックを網羅しています。第1章データサイエンスの説明データサイエンスは、統計、コンピュータサイエンス、フィールドの専門知識を統合してデータから情報を抽出する学際的な分野です。データサイエンス、機械学習、人工知能の違いを理解することは重要です。機械学習は、予測または意思決定を行うためのデータに関するアルゴリズムの訓練を含むデータサイエンスのサブセットであり、人工知能は、通常人間の知能を必要とするタスクを実行することができるインテリジェントシステムの開発の広い分野に属しています。第2章：データ管理の最適化ベストプラクティス効果的なデータ管理は、データ主導の組織にとって重要です。データを保存、処理、分析するためのベストプラクティスを含め、データサイエンティストのように考えることを学びます。

數據科學決策者名錄：非技術管理人員、管理人員和創始人的指導作為非技術決策者，在復雜的數據科學世界中導航可能是一項挑戰。隨著「機器學習」、「人工智能」和「大數據」等術語左右散布，很容易感到迷失和困惑。但不要害怕！擁有十多經驗的數據專家Stylianos Campakis博士專門為您撰寫了「數據科學決策指南」。這本全面的指南涵蓋了您需要了解的所有主題，以便在您的組織中有效地利用數據科學。第一章：解釋數據科學數據科學是一個跨學科領域,將統計、計算機科學和專業知識結合在一起,從數據中提取信息。了解數據科學，機器學習和人工智能之間的差異很重要，因為它們通常可以互換使用，但具有不同的含義。機器學習是數據科學的一個子集，涉及在數據上訓練算法以進行預測或決策，而人工智能則屬於開發智能系統的更廣泛領域，該系統可以執行通常需要人類智能的任務。第2章：揭開數據管理最佳實踐的面紗對任何數據驅動的組織都至關重要。您將學習如何以數據分析師的身份思考，而無需考慮數據存儲、處理和分析的最佳做法。