The plot of the book "Why Data Science Projects Fail" by Chapman and Hall CRC Data Science Series is centered on the harsh realities of implementing artificial intelligence (AI) and analytics in the real world, and how these technologies are often oversold and overhyped, leading to widespread failure and mistrust. The authors, who are experts in the field, argue that while AI and analytics have the potential to revolutionize the way we make decisions and solve complex problems, they must be approached with a dose of realism and a deep understanding of their limitations. The book begins by highlighting the scale of the problem, noting that up to 80% of data science projects fail, resulting in significant financial losses and a loss of faith in the technology. The authors then delve into the reasons why these projects fail, including unrealistic expectations, poor communication between stakeholders, and a lack of understanding of the technical and practical challenges involved. They also explore the consequences of these failures, such as the loss of trust in data-driven decision making and the abandonment of AI and analytics projects altogether. To address these issues, the authors provide a framework for success that can be applied across industries and organizations. This framework emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, and using this paradigm to guide the development and implementation of AI and analytics projects.

Сюжет книги «Why Data Science Projects Fail» Чепмена и Холла CRC Data Science Series сосредоточен на суровых реалиях внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и аналитики в реальном мире, а также на том, как эти технологии часто перепродаются и перепечатываются, что приводит к широко распространенным неудачам и недоверию. Авторы, которые являются экспертами в этой области, утверждают, что, хотя ИИ и аналитика имеют потенциал для революции в том, как мы принимаем решения и решаем сложные проблемы, к ним необходимо подходить с долей реализма и глубоким пониманием их ограничений. Книга начинается с освещения масштабов проблемы, отмечая, что до 80% проектов в области науки о данных терпят неудачу, что приводит к значительным финансовым потерям и потере веры в технологию. Затем авторы углубляются в причины, по которым эти проекты терпят неудачу, включая нереалистичные ожидания, плохую коммуникацию между заинтересованными сторонами и отсутствие понимания технических и практических проблем. Они также изучают последствия этих неудач, такие как потеря доверия к принятию решений на основе данных и отказ от проектов в области ИИ и аналитики в целом. Чтобы решить эти проблемы, авторы предоставляют основу для успеха, которая может быть применена во всех отраслях и организациях. Эта структура подчеркивает важность разработки личной парадигмы для восприятия технологического процесса развития современных знаний и использования этой парадигмы для руководства разработкой и реализацией проектов в области ИИ и аналитики.

L'intrigue du livre « Why Data Science Projects Fail » de Chapman et Hall CRC Data Science Series se concentre sur les dures réalités de l'introduction de l'intelligence artificielle (IA) et des analystes dans le monde réel, ainsi que sur la façon dont ces technologies sont souvent revendues et réimprimées, conduisant à des échecs et une méfiance généralisés s auteurs, qui sont des experts dans ce domaine, affirment que si l'IA et les analystes ont le potentiel de révolutionner la façon dont nous prenons des décisions et résolvons des problèmes complexes, ils doivent être abordés avec une part de réalisme et une compréhension profonde de leurs limites. livre commence par mettre en lumière l'ampleur du problème, notant que jusqu'à 80 % des projets de science des données échouent, ce qui entraîne des pertes financières importantes et une perte de confiance dans la technologie. s auteurs examinent ensuite les raisons pour lesquelles ces projets échouent, y compris les attentes irréalistes, la mauvaise communication entre les parties prenantes et le manque de compréhension des problèmes techniques et pratiques. Ils examinent également les conséquences de ces échecs, comme la perte de confiance dans la prise de décision fondée sur les données et l'abandon des projets d'IA et d'analyse en général. Pour résoudre ces problèmes, les auteurs fournissent une base de succès qui peut être appliquée dans toutes les industries et organisations. Ce cadre souligne l'importance de développer un paradigme personnel pour percevoir le processus technologique de développement des connaissances modernes et utiliser ce paradigme pour guider la conception et la mise en œuvre des projets d'IA et d'analyse.

La trama del libro «Why Data Science Projects Fail» de Chapman y Hall CRC Data Science Series se centra en las duras realidades de la introducción de la inteligencia artificial (IA) y los analistas en el mundo real, así como en cómo estas tecnologías suelen revenderse y se vuelven a imprimir, dando lugar a reveses y desconfianza generalizados. autores expertos en la materia sostienen que, si bien la IA y la analítica tienen el potencial de revolucionar la forma en que tomamos decisiones y resolvemos problemas complejos, es necesario abordarlos con una proporción de realismo y una comprensión profunda de sus limitaciones. libro comienza destacando la magnitud del problema, señalando que hasta el 80% de los proyectos de ciencia de datos fracasan, lo que resulta en pérdidas financieras significativas y pérdida de fe en la tecnología. A continuación, los autores profundizan en las razones por las que estos proyectos fracasan, incluidas las expectativas poco realistas, la mala comunicación entre las partes interesadas y la falta de comprensión de los problemas técnicos y prácticos. También estudian las consecuencias de estos fracasos, como la pérdida de confianza en la toma de decisiones basadas en datos y el abandono de proyectos de IA y de análisis en general. Para resolver estos problemas, los autores proporcionan una base para el éxito que se puede aplicar en todas las industrias y organizaciones. Esta estructura destaca la importancia de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno y utilizar este paradigma para orientar el desarrollo y la ejecución de proyectos de IA y análisis.

A história do livro «Why Data Science Projects Fail», de Chapman e Hall CRC Data Science Series, se concentra nas realidades severas da introdução da inteligência artificial (IA) e analistas no mundo real, e na forma como essas tecnologias são frequentemente revendidas e reaplicadas, resultando em falhas generalizadas e desconfianças. Os autores que são especialistas nesta área afirmam que, embora a IA e o analista tenham o potencial de revolucionar a forma como tomamos decisões e resolvemos problemas complexos, eles precisam ser abordados com realismo e compreensão profunda de suas limitações. O livro começa com a cobertura da extensão do problema, observando que até 80% dos projetos de ciência de dados falham, causando perdas financeiras significativas e perda de fé na tecnologia. Em seguida, os autores se aprofundam nas razões pelas quais estes projetos falham, incluindo expectativas irrealistas, má comunicação entre os interessados e falta de compreensão dos problemas técnicos e práticos. Eles também estudam as consequências desses fracassos, como a perda de confiança na tomada de decisões baseadas em dados e o abandono de projetos de IA e analistas em geral. Para resolver esses problemas, os autores fornecem uma base de sucesso que pode ser aplicada em todos os setores e organizações. Esta estrutura ressalta a importância de desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno e usar esse paradigma para orientar o desenvolvimento e a execução de projetos de IA e analistas.

La storia del libro «Why Data Science Progetti Fail» di Chapman e della Hall CRC Data Science Series si concentra sulle dure realtà dell'intelligenza artificiale (IA) e degli analisti nel mondo reale, e sul modo in cui queste tecnologie vengono spesso rivendute e riprodotte, causando fallimenti e diffidenze diffuse. Gli autori che sono esperti in questo campo sostengono che, sebbene l'IA e l'analista abbiano il potenziale di rivoluzionare il modo in cui prendiamo decisioni e risolviamo problemi complessi, devono essere affrontati con realismo e profonda comprensione dei loro limiti. Il libro inizia con la copertura della portata del problema, sottolineando che fino all '80% dei progetti di scienza dei dati falliscono, causando perdite finanziarie significative e perdita di fiducia nella tecnologia. Gli autori approfondiscono i motivi per cui questi progetti falliscono, tra cui aspettative irrealistiche, scarsa comunicazione tra le parti interessate e mancanza di comprensione dei problemi tecnici e pratici. Stanno inoltre studiando le conseguenze di questi fallimenti, come la perdita di credibilità decisionale basata sui dati e l'abbandono dei progetti di intelligenza artificiale e di analisi in generale. Per risolvere questi problemi, gli autori forniscono la base per il successo che può essere applicato a tutti i settori e organizzazioni. Questa struttura sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna e di utilizzare questo paradigma per guidare lo sviluppo e la realizzazione di progetti di intelligenza artificiale e di analisi.

Die Handlung des Buches „Why Data Science Projects Fail“ von Chapman und Hall der CRC Data Science Series konzentriert sich auf die harten Realitäten der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und Analysen in der realen Welt und wie diese Technologien oft weiterverkauft und nachgedruckt werden, was zu weit verbreiteten Rückschlägen und Misstrauen führt. Die Autoren, die Experten auf diesem Gebiet sind, argumentieren, dass KI und Analytik zwar das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir Entscheidungen treffen und komplexe Probleme lösen, zu revolutionieren, aber mit einer Portion Realismus und einem tiefen Verständnis ihrer Grenzen angegangen werden müssen. Das Buch beginnt mit der Berichterstattung über das Ausmaß des Problems und stellt fest, dass bis zu 80% der datenwissenschaftlichen Projekte scheitern, was zu erheblichen finanziellen Verlusten und dem Verlust des Glaubens an die Technologie führt. Die Autoren gehen dann auf die Gründe ein, warum diese Projekte scheitern, einschließlich unrealistischer Erwartungen, schlechter Kommunikation zwischen den Stakeholdern und mangelndem Verständnis für technische und praktische Probleme. e untersuchen auch die Auswirkungen dieser Misserfolge, wie den Verlust des Vertrauens in datengesteuerte Entscheidungsfindung und die Ablehnung von KI-Projekten und Analysen im Allgemeinen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, liefern die Autoren einen Rahmen für den Erfolg, der branchen- und organisationsübergreifend angewendet werden kann. Dieser Rahmen unterstreicht die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung von modernem Wissen und die Verwendung dieses Paradigmas, um die Entwicklung und Umsetzung von KI und Analyseprojekten zu leiten.

Fabuła Chapman i Hall „Why Data Science Projects Fail” CRC Data Science Series koncentruje się na surowych realiach wdrażania sztucznej inteligencji (AI) i analityki w świecie rzeczywistym, i jak te technologie są często odsprzedawane i przedrukowane, co powoduje powszechną awarię i nieufność. Autorzy, którzy są ekspertami w tej dziedzinie, twierdzą, że chociaż AI i analityka mają potencjał do zrewolucjonizacji sposobu podejmowania decyzji i rozwiązywania złożonych problemów, to muszą być podchodzone z dawką realizmu i głębokim zrozumieniem ich ograniczeń. Książka zaczyna się od podkreślenia zakresu problemu, zauważając, że do 80% projektów w dziedzinie danych naukowych nie powiodło się, powodując znaczne straty finansowe i utratę wiary w technologię. Następnie autorzy zastanawiają się nad przyczynami niepowodzenia tych projektów, w tym nad nierealistycznymi oczekiwaniami, słabą komunikacją między zainteresowanymi stronami oraz brakiem zrozumienia kwestii technicznych i praktycznych. Badają również konsekwencje tych niepowodzeń, takich jak utrata zaufania do podejmowania decyzji opartych na danych oraz rezygnacja z projektów w zakresie sztucznej inteligencji i analityki w ogóle. Aby sprostać tym wyzwaniom, autorzy zapewniają ramy sukcesu, które mogą być stosowane we wszystkich branżach i organizacjach. Ramy te podkreślają znaczenie rozwijania osobistego paradygmatu w celu postrzegania procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy i korzystania z tego paradygmatu w celu kierowania rozwojem i wdrażaniem projektów w dziedzinie sztucznej inteligencji i analityki.

העלילה של פרויקטי מדע הנתונים של צ 'פמן והול מתמקדת במציאויות הקשות של יישום בינה מלאכותית (AI) ואנליטיקה בעולם האמיתי, וכיצד טכנולוגיות אלה בדרך כלל מחודשות ומודפסות, וכתוצאה מכך כישלון וחוסר אמון נרחבים. המחברים, שהם מומחים בתחום, טוענים כי בעוד שלאל ואנליטיקס יש פוטנציאל לחולל מהפכה בדרך בה אנו מקבלים החלטות ולפתור בעיות מורכבות, יש לפנות אליהם עם מנה של ריאליזם והבנה עמוקה של המגבלות שלהם. הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את היקף הבעיה, ומציין כי עד 80% מהפרויקטים במדעי המידע נכשלים, וכתוצאה מכך הפסדים כספיים משמעותיים ואובדן אמונה בטכנולוגיה. המחברים מתעמקים בסיבות לכך שהפרויקטים האלה נכשלים, כולל ציפיות לא מציאותיות, תקשורת לקויה בין בעלי עניין, וחוסר הבנה של נושאים טכניים ומעשיים. הם גם חוקרים את ההשלכות של כשלונות אלה, כמו אובדן אמון בקבלת החלטות מונעות נתונים ונטישתם של מיזמי אל ואנליטיקה באופן כללי. כדי להתמודד עם אתגרים אלה, המחברים מספקים מסגרת להצלחה שניתן ליישם בכל התעשיות והארגונים. מסגרת זו מדגישה את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית כדי לתפוס את התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני ושימוש בפרדיגמה זו כדי להנחות את הפיתוח והיישום של פרויקטי אל ואנליטיקה.''

Chapman and Hall'un "Why Data Science Projects Fail" CRC Veri Bilimi Serisinin konusu, yapay zeka (AI) ve analitiğin gerçek dünyada uygulanmasının sert gerçeklerine ve bu teknolojilerin nasıl sıklıkla yeniden satıldığı ve yeniden basıldığı, yaygın başarısızlık ve güvensizlikle sonuçlandığı üzerine odaklanmaktadır. Alanında uzman olan yazarlar, AI ve analitiğin karar verme ve karmaşık sorunları çözme biçimimizde devrim yapma potansiyeline sahip olmasına rağmen, bir gerçekçilik dozu ve sınırlamaları hakkında derin bir anlayışla yaklaşılması gerektiğini savunuyorlar. Kitap, sorunun boyutunu vurgulayarak, veri bilimi projelerinin %80'inin başarısız olduğunu ve bunun da önemli finansal kayıplara ve teknolojiye olan inancın kaybına neden olduğunu belirterek başlıyor. Yazarlar daha sonra gerçekçi olmayan beklentiler, paydaşlar arasındaki zayıf iletişim ve teknik ve pratik konuların anlaşılmaması da dahil olmak üzere bu projelerin başarısız olmasının nedenlerini araştırıyorlar. Ayrıca, veri odaklı karar vermede güven kaybı ve genel olarak AI ve analitik projelerin terk edilmesi gibi bu başarısızlıkların sonuçlarını da inceliyorlar. Bu zorlukları ele almak için, yazarlar tüm endüstrilerde ve kuruluşlarda uygulanabilecek bir başarı çerçevesi sunmaktadır. Bu çerçeve, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecini algılamak için kişisel bir paradigma geliştirmenin ve bu paradigmayı AI ve analitik projelerin geliştirilmesi ve uygulanmasına rehberlik etmek için kullanmanın önemini vurgulamaktadır.

تركز حبكة سلسلة علوم البيانات في CRC على الحقائق القاسية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي (AI) والتحليلات في العالم الحقيقي (Why Data Science Projects Fail) على الحقائق القاسية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي (AI) والتحليلات في العالم الحقيقي، وكيف يتم إعادة بيع هذه التقنيات وإعادة طبعها على نطاق واسع. فشل وانعدام الثقة. يجادل المؤلفون، وهم خبراء في هذا المجال، بأنه في حين أن الذكاء الاصطناعي والتحليلات لديها القدرة على إحداث ثورة في كيفية اتخاذ القرارات وحل المشكلات المعقدة، إلا أنها بحاجة إلى التعامل معها بجرعة من الواقعية وفهم عميق لقيودها. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على حجم المشكلة، مشيرًا إلى أن ما يصل إلى 80٪ من مشاريع علوم البيانات تفشل، مما يؤدي إلى خسائر مالية كبيرة وفقدان الثقة في التكنولوجيا. ثم يتعمق المؤلفون في أسباب فشل هذه المشاريع، بما في ذلك التوقعات غير الواقعية، وضعف التواصل بين أصحاب المصلحة، وعدم فهم القضايا التقنية والعملية. كما أنهم يدرسون عواقب هذه الإخفاقات، مثل فقدان الثقة في صنع القرار القائم على البيانات والتخلي عن مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحليلات بشكل عام. لمواجهة هذه التحديات، يوفر المؤلفون إطارًا للنجاح يمكن تطبيقه في جميع الصناعات والمنظمات. ويؤكد هذا الإطار أهمية وضع نموذج شخصي لإدراك العملية التكنولوجية لتطوير المعارف الحديثة واستخدام هذا النموذج لتوجيه تطوير وتنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحليلات.

채프먼과 홀의 "데이터 과학 프로젝트 실패" CRC 데이터 과학 시리즈의 음모는 실제 세계에서 인공 지능 (AI) 및 분석을 구현하는 가혹한 현실과 이러한 기술이 종종 재판매 및 재 인쇄되는 방식에 중점을 둡니다. 이 분야의 전문가 인 저자들은 AI와 분석이 우리가 결정을 내리고 복잡한 문제를 해결하는 방법을 혁신 할 수있는 잠재력을 가지고 있지만, 현실감과 한계에 대한 깊은 이해로 접근해야한다고 주장합니다. 이 책은 데이터 과학 프로젝트의 최대 80% 가 실패하여 상당한 재정적 손실과 기술에 대한 믿음의 상실을 지적하면서 문제의 정도를 강조함으로써 시작됩니다. 그런 다음 저자는 비현실적인 기대, 이해 관계자 간의 의사 소통 부족, 기술 및 실제 문제에 대한 이해 부족 등 이러한 프로젝트가 실패한 이유를 조사합니다. 또한 데이터 중심 의사 결정에 대한 신뢰 상실, 일반적으로 AI 및 분석 프로젝트의 포기와 같은 이러한 실패의 결과를 연구하고 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 저자는 모든 산업과 조직에 적용 할 수있는 성공을위한 프레임 워크를 제공합니다. 이 프레임 워크는 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 인식하고이 패러다임을 사용하여 AI 및 분석 프로젝트의 개발 및 구현을 안내하기위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다.

チャップマンとホールのプロット「なぜデータサイエンスプロジェクトが失敗するのか」CRCデータサイエンスシリーズは、人工知能（AI）と分析を現実世界に実装する過酷な現実に焦点を当て、これらの技術が頻繁に転売され再版され、広範な失敗と誤信をもたらします。この分野の専門家である著者たちは、AIと分析は、私たちがどのようにして意思決定を行い、複雑な問題を解決するかに革命を起こす可能性を秘めているが、彼らはリアリズムとその限界を深く理解する必要があると主張している。この本は、データサイエンスプロジェクトの最大80％が失敗し、大きな財政的損失と技術への信頼の喪失をもたらすことに注意して、問題の範囲を強調することから始まります。次に、非現実的な期待、利害関係者間のコミュニケーションの不十分さ、技術的および実用的な問題の理解の欠如など、これらのプロジェクトが失敗した理由を掘り下げます。また、データ主導の意思決定に対する信頼の喪失、一般的なAIや分析プロジェクトの放棄など、これらの失敗の結果についても研究しています。これらの課題に対処するために、著者はすべての業界や組織に適用できる成功のためのフレームワークを提供しています。この枠組みは、現代の知識を開発する技術プロセスを認識し、このパラダイムを使用してAIおよび分析プロジェクトの開発と実施を導くための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調している。

查普曼和霍爾的CRC數據科學系列《為什麼數據科學項目失敗》的情節集中在現實世界中引入人工智能（AI）和分析的嚴峻現實，以及這些技術如何經常被轉售和重印，導致廣泛的失敗和不信任。作為該領域專家的作者認為，盡管AI和分析師在我們如何做出決定和解決復雜問題方面具有革命潛力，但必須以現實主義和對其局限性的深刻理解來對待它們。該書首先強調了問題的嚴重性，並指出多達80％的數據科學項目失敗，導致重大的財務損失和對技術的信心喪失。然後，作者深入研究了這些項目失敗的原因，包括不切實際的期望，利益相關者之間的溝通不暢以及缺乏對技術和實際問題的了解。他們還研究了這些失敗的影響，例如失去對數據驅動決策的信心，以及放棄AI和分析項目。為了解決這些問題，作者為成功奠定了基礎，可以應用於所有行業和組織。該框架強調了開發個人範式的重要性，以感知現代知識發展的過程過程，並利用該範式來指導人工智能和分析項目的開發和實施。