內容簡介
本書介紹了克服日常面臨的各種挑戰的實踐知識,以及各種數據科學解決方案,主要包括數據科學概論,機器學習模型測試,人工智能基礎,理想的數據科學團隊,數據科學團隊招聘面試,組建數據科學團隊,創新管理,管理數據科學項目,數據科學項目的常見陷阱,創造產品與提升可重用性,實施Modelops,建立技術棧和結論。 本書的目標讀者是希望有效地引入數據科學工作流程以提升組織效率、改進業務的數據科學家、數據分析人員和項目主管。了解一些數據科學的基本概念有助於本書的閱讀。作者簡介
基里爾·杜博爾科夫是Cinimex DataLab數據實驗室的首席技術官,有為頂級俄羅斯銀行設計和開發複雜軟體解決方案超過十年的經歷。目前,他領導著公司的數據科學部門。他的團隊為遍布世界的公司企業提供切實可行的機器學習應用服務。他們的解決方案覆蓋廣泛的主題,包括銷售預測和倉儲管理、IT支持中心的自然語言處理(NLP)、演算法營銷以及預測性IT運營。Kirill是兩個男孩的幸福父親。他喜歡學習任何新事物、讀書,以及為頂級媒體刊物撰寫文章。目錄
前言