Rete Bibliotecaria della Provincia di Como

Abstract: I Big Data sono una realtà e la professionalità del data scientist è tanto ambita quanto rara sul mercato del lavoro. All'interno delle aziende, infatti, gli investimenti si concentrano sempre più sull'analisi dei dati, con lo scopo di prendere decisioni efficaci e migliorare prodotti, servizi e vendite. Questo manuale presenta in modo semplice e concreto i Big Data a chi non ha particolare esperienza ma vuole passare velocemente dalla teoria alla pratica. Per questo viene introdotto KNIME, uno strumento open source e gratuito dotato di un'interfaccia grafica che ne semplifica l'utilizzo e permette anche a chi non scrive codice di sfruttare i principali algoritmi di machine learning. Dopo aver definito cosa sono - e non sono - i Big Data, attraverso esempi pratici e tutorial viene spiegato come costruire cluster per organizzare dati e come creare modelli di predizione. Infine vengono introdotti argomenti più avanzati come il riconoscimento e l'analisi del linguaggio umano, e l'estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python. Una guida per manager, professionisti e studenti, ma più in generale per chiunque voglia iniziare a lavorare con i Big Data apprezzandone le opportunità e comprendendone le criticità.

Abstract: Gli strumenti e le tecniche per portare l'analisi dei dati oltre Excel. La data analytics è una disciplina sempre più ricercata e acquisire competenze in questo ambito sta diventando essenziale in ogni settore. Questo manuale spiega come muovere i primi passi senza dover imparare un linguaggio di programmazione, ma passando dalla teoria alla pratica attraverso alcuni tutorial mirati. Si parte spiegando le tipologie di analisi possibili e come i dati devono essere preparati prima di essere analizzati. Si passa quindi al visual programming, con strumenti - KNIME e Microsoft Power BI - che consentono di creare template, modelli riutilizzabili e interfacce in grado di svolgere analisi profonde anche attraverso il machine learning. Infine si apprendono alcune tecniche di data visualization e data storytelling che aiutano a migliorare il processo di decision making. Un libro adatto a manager, professionisti, studenti e a tutti coloro che vogliono scoprire le potenzialità della data analytics per lavorare in modo più efficace con i dati.

Abstract: L'ingresso della Data Analytics in azienda è spesso accompagnato da reazioni contrastanti. Da una parte c'è ottimismo ed entusiasmo, dall'altra un senso generalizzato di inadeguatezza - di solito per la mancanza di esperienza e conoscenze specifiche - e anche un certo sospetto. In questo scenario, lo scoglio in cui può imbattersi chi si trova a dover prendere decisioni o indirizzare investimenti è la semplice domanda: "Da dove partiamo?". Questo manuale propone un percorso e una serie di strumenti per farsi strada nel mondo dei Big Data. L'approccio è pragmatico e graduale ed è pensato per guidare nel processo di Data Transformation ovvero di integrazione sistematica della Big Data Analytics in un business. Nel corso dei capitoli vengono illustrati strumenti operativi e modelli concettuali che aiutano a vedere in prospettiva aneddoti e proclami, sgombrare il campo da falsi miti e mettere a fuoco opportunità reali. Una guida pensata sia per chi ha già un po' di dimestichezza con l'intelligenza artificiale e vuole passare alla messa in pratica senza commettere errori strategici nell'implementazione, sia per chi parte da zero e vuole costruire, passo dopo passo, le basi per affrontare con successo la sfida dell'innovazione tecnologica.

Abstract: La data analytics è una disciplina sempre più ricercata e acquisire competenze in questo ambito sta diventando essenziale in ogni settore.Questo manuale spiega come muovere i primi passi senza dover imparare un linguaggio di programmazione, ma passando dalla teoria alla pratica attraverso alcuni tutorial mirati. Si parte spiegando le tipologie di analisi possibili e come i dati devono essere preparati prima di essere analizzati. Si passa quindi al visual programming, con strumenti - KNIME e Microsoft Power BI - che consentono di creare template, modelli riutilizzabili e interfacce in grado di svolgere analisi profonde anche attraverso il machine learning. Infine si apprendono alcune tecniche di data visualization e data storytelling che aiutano a migliorare il processo di decision making.Un libro adatto a manager, professionisti, studenti e a tutti coloro che vogliono scoprire le potenzialità della data analytics per lavorare in modo più efficace con i dati.

Abstract: I Big Data sono una realtà e la professionalità del data scientist è tanto ambita quanto rara sul mercato del lavoro. All'interno delle aziende, infatti, gli investimenti si concentrano sempre più sull'analisi dei dati, con lo scopo di prendere decisioni efficaci e migliorare prodotti, servizi e vendite.Questo manuale presenta in modo semplice e concreto i Big Data a chi non ha particolare esperienza ma vuole passare velocemente dalla teoria alla pratica. Per questo viene introdotto KNIME, uno strumento open source e gratuito dotato di un'interfaccia grafica che ne semplifica l'utilizzo e permette anche a chi non scrive codice di sfruttare i principali algoritmi di machine learning. Dopo aver definito cosa sono - e non sono - i Big Data, attraverso esempi pratici e tutorial viene spiegato come costruire cluster per organizzare dati e come creare modelli di predizione. Infine vengono introdotti argomenti più avanzati come il riconoscimento e l'analisi del linguaggio umano, e l'estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python.Una guida per manager, professionisti e studenti, ma più in generale per chiunque voglia iniziare a lavorare con i Big Data apprezzandone le opportunità e comprendendone le criticità.