2022 年に読むべき意思決定に関する本トップ 10

データ サイエンスは、複雑なビジネス モデル、データの視覚化、コードの記述を使用して、組織に最大の影響を与えます。 さて、この影響は複数の形をとる可能性があります。 インサイト、データ製品、または企業向けの製品の推奨事項に含まれる場合もあります。

データ サイエンティストは、モデルを作成し、データを視覚化し、コードを記述してツールを作成する必要があります。 しかし、この仕事の本質は、重要な決定を下し、ビジネスに影響を与えることで、会社を前進させることにあります。 基本的に、データ サイエンス分野は、高度なツールを使用してリアルタイムのデータを分析することにより、企業の実際の問題を解決することに関係しています。 まず、データ サイエンス愛好家向けの最高の本を見てみましょう。

意思決定に関するトップ 10 本

データ サイエンティストとして働くことは、非常に刺激的で充実したものです。 しかし問題は、意思決定に関して、どこから始めればよいか、リーダーボードをどのように登ればよいかを知ることです。

したがって、データサイエンスと意思決定の分野で優れていることに熱心な人々のために、最も人気のある10冊の本を以下のリストにまとめました。

1. ビジネス分析 – U. Dinesh Kumar によるデータ主導の意思決定の科学

この素晴らしい詳細な本では、理論と実践的な応用について説明し、包括的な理解を提供します。 著者は洗練されたアプローチを採用し、学び、理解し、従うための多数の簡単なケース スタディを提供します。 経済学、統計学、金融など、データ サイエンスについて知っておくべきことがすべて含まれています。 さらに、統計および分析ツールと機械学習アプローチが含まれており、基本的なトピックと高レベルのトピックを効果的に組み合わせています。

2. 生きるためのアルゴリズム: 人間の意思決定のコンピューター科学: Brian Christian & Tom Griffiths:

自分の意思決定能力にコンピューター アルゴリズム ベースの比喩を適用しますか?

この本は、意思決定に対して同じアプローチを採用しています。 広範囲に調査されたインプット、独自の視点、実用的なアイデアを通じて、意思決定の重要な側面を習得するのに役立ちます。 コンピューター アルゴリズムが正確な意思決定に与える影響を理解します。

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2022 年に学ぶべき重要なデータ サイエンス スキル

3. ビジネスと意思決定のためのデータ サイエンス (Patricia Belfiore と Luiz Paulo Favero 著)

これは、データ サイエンスと意思決定についてさらに学びたい場合に最適な本です。 ほとんどの教科書はこれらの概念のいずれかに焦点を当てていますが、ビジネスと意思決定のためのデータサイエンスは、統計とオペレーションズリサーチの両方をカバーしています。 したがって、仕事で定量的方法を使用したい学習者は、ビジネス分析のよく説明された概念に頼ることができます。 その焦点は、回帰、最適化、およびシミュレーションとビジネス分析の実践者との関連性を反映しています。

4. Max Shronによるデータで考える

この本は、読者に多くの重要な情報を提供し、批判的なビジネス思考を促します。 物事がそのようになっている理由を理解することができます。 章を進めていくと、知的で適切な質問をする方法、概念の重要な要素を書き留める方法、重要な事実に焦点を当てる方法を学びます。

データ固有の推論パターンにより、「どのように」ではなく「なぜ」を検討するよう促されます。 これは、CoNVO (コンテキスト、ニーズ、ビジョン、および結果) フレームワークをカバーしています。 各章は、問題と答えを含む教訓的な方法で構成されています。 この本では、統計とオペレーションズ リサーチ モデルを組み合わせることで、ビジネス アナリティクスの基礎についても説明しています。

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5. Stylianos Kampakis によるデータ サイエンスへの意思決定者のハンドブック

The Decision Maker's Handbook to Data Science の第 2 版では、経験豊富なデータ サイエンティストのように考え、まったく新しい観点からビジネス上の問題にアプローチする方法を説明します。 著者の Stylianos Kampakis が、長期的に優れた結果をもたらす健全なデータ戦略を作成するために必要なスキルとツールを紹介します。 Kampakis が、繁栄する企業文化の構築を支援しながら回避するのに役立つ頻繁な落とし穴は、データ収集とアルゴリズムの偏見にまつわる倫理的および法的な問題です。

6. Puneet Sharma と Piyanka Jain によるすべての適切な決定の背後にあるもの

著者は、専門家が利用可能な情報を分析して、収益を上げ、コストを削減し、製品を改善し、顧客満足度を高めるなどの実用的な決定を下す方法を、Excel のみをツールとして使用する 5 つの簡単な手順で示しています。 この本では、ビジネス リーダーがすべてのビジネス上の問題の 80% を解決するのに役立つ 4 つの重要な分析戦略について、豊富な例と演習を交えながら説明しています。 数式が必要であることを理解するのに数学者は必要ありません!

7. 意思決定者とデータ プロフェッショナルのためのデータ サイエンス: AI、BI、ビッグデータを使用したインテリジェントなデータ駆動型組織の作成 (Daan Van Beek 著):

この最高の意思決定書は、すでに 200,000 部以上販売されています。 この本は、データ サイエンスの実装のあらゆる側面をカバーしています。これには、判断をより洗練されたものにし、それを実現するために必要な人々、スキル、文化、メンタリティにとって効果的なものにするアルゴリズムが含まれます。

ビジネスに適した KPI と目標をどのように選択しますか? 最もデータドリブンな企業の組織構造はどのようなものですか? データ ウェアハウスまたはデータ レイクの目的は何ですか? データ サイエンス プロジェクトを処理する最善の方法は何ですか? この本は、データ サイエンスの実践に関するすべての質問に答えます。

8. データサイエンスとビッグデータ分析

この簡潔でよく構成された本を読めば、ビジネスや人生において何がうまくいき、何がうまくいかないかを発見することができます。 ビッグデータと、今日の技術的に競争の激しい世界におけるその重要性を優しく紹介します。 完全なデータ分析ライフサイクルが詳細に説明され、ケーススタディと魅力的なビジュアルとともに説明されているため、システムが実際にどのように機能するかを確認できます.

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9. Surabhi Bhatiya、Parul Gandhi、Kapal Dev による分析を使用したデータドリブンな意思決定

この本は、モデルとアルゴリズム、理論的原理、アプリケーション、および関連分野での実験の観点から、または人々がより良い意思決定を行うのに役立つ特定の問題に焦点を当てて、データ分析を説明しようとしています。

データベース技術、機械学習、知識ベースのシステム、ハイパフォーマンス コンピューティング、情報検索、大量のデータセットに埋もれているパターンの特定、データの視覚化について説明しています。 パターン マイニング、クラスタリング、分類、およびデータ分析は、対象となるパラダイムの 1 つです。 全体的な目標は、技術的なデータ分析とデータ マイニング ソリューションを提供することです。

10. Cole Nussbaumer Knaflicによるデータを使用したスト​​ーリーテリング

この本では、データの視覚化とコミュニケーションについて説明し、事実に基づくデータに基づいて説得力のあるストーリーを伝えるのに役立ちます。 著者は、日常業務に適用できる理論と実際の例をうまく組み合わせて提供します。 この本は、データから洞察を導き出し、標準的なアプローチと従来とは異なるアプローチの両方を使用して、技術関係者と非技術関係者の両方が読みやすい方法でそれらを表示する方法を教えています。

結論

データ サイエンティストの需要は、さまざまな分野で非常に高くなっています。 データ サイエンティストとデータ アナリストは、企業のコア ビジネス プロセスを改善するのに役立ちます。 これらは、意思決定者が具体的な結果をもたらす重要なビジネス上の決定を下すのに役立ちます。 データ サイエンスの専門家とビジネス リーダーが協力して、現代のビジネス上の問題を解決します。

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