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

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Cualidades

Revelador
Ejemplos concretos
Para principiantes

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

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.