![[समीक्षा] Data Science for Business (Foster Provost) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2551836/c1a-085k3-ndjv41w7a33r-k6swgn.jpg)
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Data Science for Business (Foster Provost)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1449361323?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-for-Business-Foster-Provost.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-for-business-what-you-need-to-know-about/id1670830265?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+for+Business+Foster+Provost+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B08VL5K5ZX/
#डेटाएनालिटिकथिंकिंग #डेटामाइनिंगप्रक्रिया #वर्गीकरणऔरप्रतिगमन #ओवरफिटिंगऔरपरीक्षणडेटा #भ्रममैट्रिक्सऔरअपेक्षितमूल्य #DataScienceforBusiness
फॉस्टर प्रोवोस्ट और टॉम फॉसेट की पुस्तक डेटा साइंस फॉर बिज़नेस, डेटा माइनिंग और डेटा एनालिटिक थिंकिंग को व्यावसायिक निर्णयों के संदर्भ में समझाने वाली गैर कथा पुस्तक है. इसका उद्देश्य पाठक को प्रोग्रामिंग सिखाना या किसी एक सॉफ्टवेयर का प्रशिक्षण देना नहीं है. इसके बजाय, यह बताती है कि किसी संगठन में डेटा से उपयोगी ज्ञान निकालने के लिए सही प्रश्न, सही मापदंड और सही कार्यप्रक्रिया क्यों आवश्यक हैं. पुस्तक का केंद्रीय विचार डेटा एनालिटिक थिंकिंग है, अर्थात व्यावसायिक समस्या को इस तरह परिभाषित करना कि डेटा उसके समाधान में वास्तविक योगदान दे सके. लेखक समझाते हैं कि डेटा को केवल तकनीकी उपोत्पाद नहीं, बल्कि निवेश और प्रबंधन योग्य व्यावसायिक परिसंपत्ति मानना चाहिए. वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, समानता और मॉडल मूल्यांकन जैसे विषयों को व्यावहारिक भाषा में रखा गया है. न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी के एमबीए शिक्षण अनुभव से विकसित यह पुस्तक प्रबंधकों, विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच अधिक सटीक संवाद की साझा बुनियाद बनाने का प्रयास करती है.
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फॉस्टर प्रोवोस्ट और टॉम फॉसेट की पुस्तक डेटा साइंस फॉर बिज़नेस, डेटा माइनिंग और डेटा एनालिटिक थिंकिंग को व्यावसायिक निर्णयों के संदर्भ में समझाने वाली गैर कथा पुस्तक है. इसका उद्देश्य पाठक को प्रोग्रामिंग सिखाना या किसी एक सॉफ्टवेयर का प्रशिक्षण देना नहीं है. इसके बजाय, यह बताती है कि किसी संगठन में डेटा से उपयोगी ज्ञान निकालने के लिए सही प्रश्न, सही मापदंड और सही कार्यप्रक्रिया क्यों आवश्यक हैं. पुस्तक का केंद्रीय विचार डेटा एनालिटिक थिंकिंग है, अर्थात व्यावसायिक समस्या को इस तरह परिभाषित करना कि डेटा उसके समाधान में वास्तविक योगदान दे सके. लेखक समझाते हैं कि डेटा को केवल तकनीकी उपोत्पाद नहीं, बल्कि निवेश और प्रबंधन योग्य व्यावसायिक परिसंपत्ति मानना चाहिए. वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, समानता और मॉडल मूल्यांकन जैसे विषयों को व्यावहारिक भाषा में रखा गया है. न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी के एमबीए शिक्षण अनुभव से विकसित यह पुस्तक प्रबंधकों, विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच अधिक सटीक संवाद की साझा बुनियाद बनाने का प्रयास करती है.
