![[समीक्षा] Becoming a Data Head (Alex J. Gutman) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2539314/c1a-085k3-gpd32vwjhd6w-xu4hno.jpg)
Show Notes
Becoming a Data Head (Alex J. Gutman)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1119741742?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Becoming-a-Data-Head-Alex-J-Gutman.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/becoming-a-data-head/id1762685050?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Becoming+a+Data+Head+Alex+J+Gutman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B0DD9C996N/
#सांख्यिकीयभिन्नता #डेटाकीउत्पत्ति #प्रतिनिधिकनमूना #डेटालीकेज #डेटाव्यक्तित्व #BecomingaDataHead
बिकमिंग अ डेटा हेड, एलेक्स जे गुटमैन और जॉर्डन गोल्डमायर की डेटा साक्षरता पर केंद्रित गैरकथात्मक पुस्तक है. इसका उद्देश्य पाठक को प्रोग्रामर, सांख्यिकीविद या मशीन लर्निंग विशेषज्ञ बनाना नहीं है. इसके बजाय, यह समझाती है कि कार्यस्थल में डेटा से जुड़े दावों, रिपोर्टों और परियोजनाओं को समझदारी से कैसे परखा जाए. पुस्तक का केंद्रीय विचार है कि डेटा के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए तकनीकी शब्दावली से अधिक जरूरी है, सही प्रश्न पूछने की आदत. लेखक डेटा को निश्चित उत्तर देने वाली वस्तु नहीं, बल्कि भिन्नता, अधूरेपन और संदर्भ से भरे साक्ष्य के रूप में प्रस्तुत करते हैं. पुस्तक का पहला भाग समस्या की परिभाषा, डेटा के प्रकार और सांख्यिकीय सोच जैसी बुनियाद बनाता है. दूसरा भाग डेटा के स्रोत, नमूने, पक्षपात और निष्कर्षों पर सार्थक संवाद करने की क्षमता विकसित करता है. साथ ही यह मशीन लर्निंग, टेक्स्ट एनालिटिक्स, डीप लर्निंग और एआई जैसे विषयों का परिचय देती है. इसलिए इसका स्वर व्यापक, व्यावहारिक और गैर तकनीकी पाठकों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है.
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बिकमिंग अ डेटा हेड, एलेक्स जे गुटमैन और जॉर्डन गोल्डमायर की डेटा साक्षरता पर केंद्रित गैरकथात्मक पुस्तक है. इसका उद्देश्य पाठक को प्रोग्रामर, सांख्यिकीविद या मशीन लर्निंग विशेषज्ञ बनाना नहीं है. इसके बजाय, यह समझाती है कि कार्यस्थल में डेटा से जुड़े दावों, रिपोर्टों और परियोजनाओं को समझदारी से कैसे परखा जाए. पुस्तक का केंद्रीय विचार है कि डेटा के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए तकनीकी शब्दावली से अधिक जरूरी है, सही प्रश्न पूछने की आदत. लेखक डेटा को निश्चित उत्तर देने वाली वस्तु नहीं, बल्कि भिन्नता, अधूरेपन और संदर्भ से भरे साक्ष्य के रूप में प्रस्तुत करते हैं. पुस्तक का पहला भाग समस्या की परिभाषा, डेटा के प्रकार और सांख्यिकीय सोच जैसी बुनियाद बनाता है. दूसरा भाग डेटा के स्रोत, नमूने, पक्षपात और निष्कर्षों पर सार्थक संवाद करने की क्षमता विकसित करता है. साथ ही यह मशीन लर्निंग, टेक्स्ट एनालिटिक्स, डीप लर्निंग और एआई जैसे विषयों का परिचय देती है. इसलिए इसका स्वर व्यापक, व्यावहारिक और गैर तकनीकी पाठकों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है.
