Capitalizing Data Science - A Guide to Unlocking the Power of Data for Your Business and Products (Capitalizando la Ciencia de Datos - Una Guía para Liberar el Poder de los Datos para su Negocio y Productos)

Título original:

Capitalizing Data Science - A Guide to Unlocking the Power of Data for Your Business and Products

Contenido del libro:

Descripción del producto

Desbloquee el potencial de la ciencia de datos y el aprendizaje automático para su empresa y organización

Características principales.

● Incluye las aplicaciones más populares de la actualidad impulsadas por la ciencia de datos y la tecnología de aprendizaje automático.

● Un sólido manual básico sobre todo el ciclo de vida de la ciencia de datos, detallado con ejemplos.

● Un enfoque integrado para demostrar el uso del Procesamiento de Imágenes, el Procesamiento del Lenguaje Natural y las Redes Neuronales en los negocios.

Descripción

Puede prever cómo su empresa y sus productos se beneficiarán de la ciencia de datos? Cómo se pueden rastrear y cuestionar los resultados del uso de IA y ML en los negocios? ¿Le vienen a la cabeza preguntas como '¿cómo se crea un equipo de ciencia de datos? ¿se le pasan por la cabeza?

En este libro se abordan todas estas preocupaciones y retos estratégicos.

En primer lugar, el libro explora la evolución de la toma de decisiones basada en datos empíricos. A continuación, el libro ayuda a comparar la era basada en datos con la actual, basada en datos. También analiza cómo dirigir con éxito un proyecto de ciencia de datos, el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos y su aspecto. El libro profundiza bastante en diversas aplicaciones actuales basadas en datos, destaca conjuntos de datos de ejemplo, analiza los obstáculos y explica los modelos y algoritmos de aprendizaje automático de forma intuitiva.

El libro abarca consideraciones estructurales y organizativas para formar un equipo de ciencia de datos. El libro ayuda a recomendar el uso de una estructura organizativa de ciencia de datos óptima basada en el nivel de desarrollo de la empresa. Por último, el libro explica los efectos de la ciencia de datos en las empresas ayudando a los líderes tecnológicos.

Lo que aprenderá

● Aprender todo el ciclo de vida de la ciencia de datos y adquirir fluidez en cada fase.

● Descubra el mundo de las aplicaciones de aprendizaje supervisado y no supervisado y los conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

● Discutir la función de NLP, su potencial y la aplicación de métodos bien conocidos como BERT y GPT3.

Explicar aplicaciones prácticas como el subtitulado automático, la traducción automática y el reconocimiento de emociones.

● Proporcionar un marco para evaluar las habilidades y recursos de ciencia de datos de su equipo.

A quién va dirigido este libro

Startups, inversores, pequeñas empresas, equipos de gestión de productos, CxO y todas las empresas en desarrollo que deseen aprovechar un equipo de ciencia de datos para obtener el máximo provecho de este libro. El libro también analiza el potencial de las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático y la IA para el futuro de las empresas en la banca y el comercio electrónico.

Índice de contenidos

1. Decisiones basadas en datos desde el principio hasta ahora

2. Ciclo de vida de la ciencia de datos -Parte 1

3. Ciclo de vida de la ciencia de datos - Parte 2

4. Profundización en la IA

5. Aplicación de la IA con datos estructurados - Banca

6. Aplicación de la IA con datos estructurados

7. Aplicación de la IA con datos estructurados-Entregas a la carta

8. IA en el procesamiento del lenguaje natural

9. Unirlo todo

Sobre el autor

Mathangi Sri tiene un historial probado en la creación de soluciones y productos de ciencia de datos de primera clase. Ha obtenido más de 20 patentes en el ámbito de la experiencia intuitiva del cliente y los perfiles de usuario. Es autora y ha publicado un libro con Apress, Springer - «Practical Natural Language Processing with Python» Actualmente es Directora de Datos en Yubi. Anteriormente ha creado equipos de ciencia de datos en grandes organizaciones como Citibank, HSBC, GE y startups tecnológicas como 247. ai, PhonePe y Gojek. Ha propiciado el cambio cultural y de mentalidad para adoptar decisiones basadas en datos en diferentes startups. Contribuye activamente a la comunidad de Ciencia de Datos a través de conferencias, charlas, blogs y funciones de asesoramiento. Es profesora invitada en muchos institutos académicos de primer nivel de todo el país, como IIIT Sri City, IIM Kashipur, NIT Trichy, etc. Ella es reconocida como una de «The Phenomenal SHE» por la Asociación Nacional de Abogados de la India en 2019, las 50 personas influyentes más poderosas en AI 2022 por Engatica, los 50 principales líderes influyentes de AI en la India por Analytics India Magazine en 2021, los principales líderes de AI en la India 2021 por la asociación 3AI, etc.