Die 10 besten Bücher zur Entscheidungsfindung, die Sie 2022 lesen sollten

Data Science verwendet komplizierte Geschäftsmodelle, Datenvisualisierung und das Schreiben von Codes, um eine maximale Wirkung für eine Organisation zu erzielen. Nun, diese Auswirkungen könnten in Form mehrerer Dinge auftreten. Das können Erkenntnisse, Datenprodukte oder sogar Produktempfehlungen für ein Unternehmen sein.

Ein Datenwissenschaftler muss Modelle erstellen, Daten visualisieren und Codes schreiben, um Tools zu erstellen. Die Essenz des Jobs liegt jedoch darin, das Unternehmen voranzubringen, indem wichtige Entscheidungen getroffen und sein Geschäft beeinflusst werden. Im Wesentlichen geht es im Bereich Data Science darum, reale Probleme eines Unternehmens zu lösen, indem Echtzeitdaten mit fortschrittlichen Tools analysiert werden. Sehen wir uns zunächst die besten Bücher für Data-Science-Enthusiasten an.

Top 10 Bücher zum Thema Entscheidungsfindung

Die Arbeit als Data Scientist ist super spannend und bereichernd. Aber der Haken ist, zu wissen, wo man genau anfängt und wie man die Rangliste erklimmt, wenn es um die Entscheidungsfindung geht.

Daher haben wir für Sie die folgende Liste der zehn beliebtesten Bücher für Menschen zusammengestellt, die sich im Bereich Data Science und Entscheidungsfindung auszeichnen möchten:

1. Business Analytics – die Wissenschaft der datengesteuerten Entscheidungsfindung von U. Dinesh Kumar

Dieses fantastische, tiefgründige Buch diskutiert die Theorie und praktische Anwendungen, um ein umfassendes Verständnis zu vermitteln. Der Autor verfolgt einen anspruchsvollen Ansatz und gibt zahlreiche einfache Fallstudien zum Lernen, Verstehen und Befolgen. Es enthält alles, was Sie über Data Science wissen müssen, einschließlich Wirtschaft, Statistik und Finanzen. Darüber hinaus enthält es statistische und analytische Tools und maschinelle Lernansätze, die grundlegende und übergeordnete Themen effektiv kombinieren.

2. Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions: von Brian Christian & Tom Griffiths:

Wären Sie bereit, auf Computeralgorithmen basierende Metaphern auf Ihre Entscheidungsfähigkeiten anzuwenden?

Dieses Buch verfolgt den gleichen Ansatz zur Entscheidungsfindung. Es wird Ihnen helfen, kritische Aspekte der Entscheidungsfindung durch umfassend recherchierte Beiträge, einzigartige Perspektiven und praktische Ideen zu meistern. Sie werden herausfinden, welche Auswirkungen Computeralgorithmen auf die präzise Entscheidungsfindung haben.

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3. Data Science für Unternehmen und Entscheidungsfindung von Patricia Belfiore und Luiz Paulo Favero

Dies ist das beste Buch, das Sie jemals lesen werden, wenn Sie mehr über Datenwissenschaft und Entscheidungsfindung erfahren möchten. Während sich die meisten Lehrbücher auf eines dieser Konzepte konzentrieren, deckt Data Science for Business and Decision Making sowohl Statistik als auch Operations Research ab. Lernende, die quantitative Methoden in ihrem Beruf anwenden möchten, können sich also auf die gut beschriebenen Konzepte von Business Analytics verlassen. Sein Fokus spiegelt die Relevanz von Regression, Optimierung und Simulation für Business-Analytics-Praktiker wider.

4. Denken mit Daten von Max Shron

Dieses Buch gibt dem Leser viele wichtige Informationen und fördert kritisches unternehmerisches Denken. Es ermöglicht Ihnen zu verstehen, warum die Dinge so sind, wie sie sind. Während Sie die Kapitel durcharbeiten, lernen Sie, wie Sie intelligente, relevante Fragen stellen, wichtige Elemente eines Konzepts notieren und sich auf die wichtigsten Fakten konzentrieren.

Datenspezifische Argumentationsmuster ermutigen Sie dazu, über das „Warum“ statt über das „Wie“ nachzudenken. Es deckt den CoNVO-Rahmen (Context, Needs, Vision, and Outcome) ab. Jedes Kapitel ist didaktisch mit Aufgaben und Antworten gegliedert. Dieses Buch vermittelt auch die Grundlagen der Business Analytics, indem es Statistik- und Operations-Research-Modelle kombiniert.

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5. Das Handbuch für Entscheidungsträger zur Datenwissenschaft von Stylianos Kampakis

In der zweiten Ausgabe von The Decision Maker's Handbook to Data Science lernen Sie, wie ein erfahrener Datenwissenschaftler zu denken und Geschäftsprobleme in einem völlig neuen Licht anzugehen. Der Autor Stylianos Kampakis führt Sie in die Fähigkeiten und Werkzeuge ein, die für die Erstellung einer soliden Datenstrategie erforderlich sind, die langfristig hervorragende Ergebnisse liefert. Die häufigen Fallen, die Kampakis Ihnen hilft, zu vermeiden und gleichzeitig eine florierende Unternehmenskultur aufzubauen, sind ethische und rechtliche Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Datenerfassung und algorithmischer Voreingenommenheit.

6. Hinter jeder guten Entscheidung von Puneet Sharma und Piyanka Jain

Die Autoren zeigen, wie Fachleute die verfügbaren Informationen analysieren können, um in fünf einfachen Schritten umsetzbare Entscheidungen zu treffen, um den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken, Produkte zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen usw. – nur mit Excel als Werkzeug. Dieses Buch behandelt die vier wesentlichen analytischen Strategien, die Führungskräften helfen können, 80 % aller Geschäftsprobleme zu lösen, mit zahlreichen Beispielen und Übungen. Man muss kein Mathematiker sein, um herauszufinden, dass man eine Formel braucht!

7. Data Science für Entscheidungsträger und Datenexperten: Erstellen einer intelligenten, datengesteuerten Organisation mit KI, BI und Big Data von Daan Van Beek:

Über 200.000 Exemplare dieses Top-Entscheidungsbuchs wurden bereits verkauft. Dieses Buch behandelt alle Facetten der Data-Science-Implementierung, einschließlich der Algorithmen, die Ihre Urteile verfeinern und effektiver für die Menschen, Fähigkeiten, Kultur und Mentalität machen, die dafür erforderlich sind.

Wie wählen Sie die richtigen KPIs und Ziele für Ihr Unternehmen aus? Wie sehen die Organisationsstrukturen der am stärksten datengetriebenen Unternehmen aus? Was ist der Zweck eines Data Warehouse oder Data Lake? Wie geht man am besten mit einem Data-Science-Projekt um? Dieses Buch beantwortet alle Fragen zur Umsetzung von Data Science in die Praxis.

8. Data Science und Big-Data-Analytik

Dieses prägnante und gut strukturierte Buch ermöglicht es Ihnen, herauszufinden, was im Geschäft und im Leben funktioniert und was nicht. Es führt Big Data und seine Bedeutung in der heutigen technologisch wettbewerbsorientierten Welt sanft ein. Der vollständige Datenanalyse-Lebenszyklus wird detailliert und besprochen, zusammen mit einer Fallstudie und ansprechenden Grafiken, damit Sie sehen können, wie das System in der Praxis funktioniert.

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9. Datengesteuerte Entscheidungsfindung mit Analytics von Surabhi Bhatiya, Parul Gandhi und Kapal Dev

Dieses Buch versucht, Data Analytics in Bezug auf Modelle und Algorithmen, theoretische Prinzipien, Anwendungen und Experimente in relevanten Bereichen zu erklären oder sich auf bestimmte Anliegen zu konzentrieren, um Menschen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Es geht um Datenbanktechnologie, maschinelles Lernen, wissensbasierte Systeme, Hochleistungsrechnen, Informationsabruf, Erkennung von Mustern, die in riesigen Datensätzen verborgen sind, und Datenvisualisierung. Pattern Mining, Clustering, Klassifizierung und Datenanalyse gehören zu den behandelten Paradigmen. Das übergeordnete Ziel ist die Bereitstellung technologischer Datenanalyse- und Data-Mining-Lösungen.

10. Storytelling mit Daten von Cole Nussbaumer Knaflic

Dieses Buch befasst sich mit Datenvisualisierung und -kommunikation, um Ihnen dabei zu helfen, überzeugende Geschichten auf der Grundlage von Faktendaten zu erzählen. Der Autor bietet eine gute Mischung aus Theorie und Praxisbeispielen für Ihre tägliche Arbeit. Dieses Buch lehrt, wie man Erkenntnisse aus Daten zieht und sie auf eine Weise darstellt, die sowohl für Tech- als auch für Nicht-Tech-Stakeholder lesbar ist, wobei sowohl standardmäßige als auch unkonventionelle Ansätze verwendet werden.

Fazit

Die Nachfrage nach Data Scientists ist in verschiedenen Branchen sehr hoch. Datenwissenschaftler und Datenanalysten helfen dabei, die Kerngeschäftsprozesse eines Unternehmens zum Besseren zu verbessern. Sie helfen Entscheidungsträgern, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, die greifbare Ergebnisse liefern können. Data-Science-Experten und Wirtschaftsführer lösen gemeinsam die Probleme der modernen Weltwirtschaft.

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