Libro

Ganar con la ciencia de datos

Un manual para líderes empresariales

Howard Steven Friedman y Akshay Swaminathan

Columbia Business School Publishing, 2024

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Clasificación editorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Cualidades

Revelador
Ejemplos concretos
Para principiantes

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Reseña

Los líderes empresariales modernos necesitan conocer los fundamentos de la ciencia de datos. Como explican los autores y científicos de datos Howard Steven Friedman y Akshay Swaminathan, los líderes de una empresa y su equipo de ciencia de datos necesitan colaborar en pos de objetivos empresariales más amplios. Para ello, los líderes deben ser capaces de comunicar sus necesidades a sus científicos de datos y comprender las opciones que ofrecen. La guía práctica de Friedman y Swaminathan sobre la ciencia de datos ofrece multitud de ejemplos concretos para ayudar a empresarios y emprendedores a dominar los fundamentos y poner en práctica sus nuevos conocimientos.

Resumen

Colabore con su equipo de científicos de datos para crear un flujo de datos óptimo.

El jefe de equipo de una importante firma financiera quería mejorar las operaciones del departamento de cobranza para maximizar la cantidad de dinero que recaudaban y minimizar los costos. Contratar más personal no era posible, por lo que la empresa necesitaba un proceso que le permitiera utilizar información basada en datos para priorizar unas cuentas sobre otras y ordenar la carga de trabajo de los empleados. Con estos objetivos en mente, contactó al equipo de ciencia de datos. Tras discutir sus prioridades y las limitaciones del departamento de cobranza, los científicos de datos colaboraron para desarrollar un plan de flujo de datos para la resolución del problema.

Recopilar datos de diversas fuentes y reunirlos en una única ubicación suele ser un proceso automatizado denominado extracción, transformación y carga. Las empresas pueden extraer datos de bases de datos existentes o pueden crear bases de datos relacionales a partir de historiales de compra o llamadas telefónicas de clientes, entre otros. La transformación de datos consiste en prepararlos para su análisis...

Sobre los autores

Howard Steven Friedman es un científico de datos con experiencia en el sector privado y el público. Es profesor adjunto en la Universidad de Columbia. Akshay Swaminathan es un científico de datos que se centra en los sistemas de salud. Es académico Knight-Hennessy en la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.