![[समीक्षा] Data Analytics for Absolute Beginners (Oliver Theobald) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2554559/c1a-085k3-7znx0rpxs33g-yxo6lp.jpg)
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Data Analytics for Absolute Beginners (Oliver Theobald)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/B01N9PL553?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Analytics-for-Absolute-Beginners-Oliver-Theobald.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-analytics-for-absolute-beginners-a/id1683004160?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Analytics+for+Absolute+Beginners+Oliver+Theobald+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B01N9PL553/
#डेटासाक्षरता #वेरिएबलचयन #डेटागुणवत्ता #डेटाविज़ुअलाइज़ेशन #डेटास्टोरीटेलिंग #DataAnalyticsforAbsoluteBeginners
ओलिवर थियोबाल्ड की डेटा एनालिटिक्स फॉर एब्सोल्यूट बिगिनर्स आरंभिक पाठकों के लिए लिखी गई डेटा साक्षरता की परिचयात्मक पुस्तक है. इसका उद्देश्य डेटा को केवल संख्याओं के संग्रह के बजाय बेहतर निर्णय लेने के प्रमाण के रूप में समझाना है. उपलब्ध संस्करण संबंधी जानकारी इसे डेटा, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, बिजनेस इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डेटा स्टोरीटेलिंग से जोड़ती है. पुस्तक का स्तर तकनीकी विशेषज्ञता से अधिक बुनियादी अवधारणाओं, शब्दावली और व्यावहारिक सोच पर केंद्रित प्रतीत होता है. इसलिए इसका मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि जटिल मॉडल कैसे बनाए जाएं, बल्कि यह है कि किसी समस्या के लिए सही डेटा कैसे पहचाना, व्यवस्थित, देखा और समझाया जाए. शीर्षक में हर प्रासंगिक वेरिएबल के उपयोग का विचार निर्णय की गुणवत्ता पर जोर देता है. यह पुस्तक उन लोगों के लिए उपयोगी स्थिति बनाती है जो एनालिटिक्स की भाषा समझना चाहते हैं, लेकिन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी या बिजनेस इंटेलिजेंस की पूर्व पृष्ठभूमि नहीं रखते.
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ओलिवर थियोबाल्ड की डेटा एनालिटिक्स फॉर एब्सोल्यूट बिगिनर्स आरंभिक पाठकों के लिए लिखी गई डेटा साक्षरता की परिचयात्मक पुस्तक है. इसका उद्देश्य डेटा को केवल संख्याओं के संग्रह के बजाय बेहतर निर्णय लेने के प्रमाण के रूप में समझाना है. उपलब्ध संस्करण संबंधी जानकारी इसे डेटा, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, बिजनेस इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डेटा स्टोरीटेलिंग से जोड़ती है. पुस्तक का स्तर तकनीकी विशेषज्ञता से अधिक बुनियादी अवधारणाओं, शब्दावली और व्यावहारिक सोच पर केंद्रित प्रतीत होता है. इसलिए इसका मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि जटिल मॉडल कैसे बनाए जाएं, बल्कि यह है कि किसी समस्या के लिए सही डेटा कैसे पहचाना, व्यवस्थित, देखा और समझाया जाए. शीर्षक में हर प्रासंगिक वेरिएबल के उपयोग का विचार निर्णय की गुणवत्ता पर जोर देता है. यह पुस्तक उन लोगों के लिए उपयोगी स्थिति बनाती है जो एनालिटिक्स की भाषा समझना चाहते हैं, लेकिन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी या बिजनेस इंटेलिजेंस की पूर्व पृष्ठभूमि नहीं रखते.
