针对行政人员的大数据，人工智能和数据科学
自从我上一篇博客文章以来已经有一段时间了，但是我想更新一个最近让我很忙的项目的所有人。
去年，Pearson Publishing委托我写一本有关大数据/数据科学的书。他们要求我为高管读者（非技术人员）编写该文档，并使其非常实用。编写本书是一项艰巨的任务，但它是总结我在各家公司（包括eBay）的多年领导数据科学团队的行业经验的绝佳练习。
我的书名为《大数据揭秘》，于今年2月在英国发行，最近在美国的亚马逊上有售。     
我将本书分为两部分，第一部分是大数据，人工智能，数据科学的概述，以及相关技术和应用程序的概述。第二部分是寻求使用这些工具和技术来改善业务成果的公司的方法。
以下是各章的概述：
第1部分：神秘的大数据
第1章：大数据的故事
大数据如何发展成一种现象，为什么大数据在过去几年中已成为一个如此重要的话题，数据来自何处，谁在使用它，为什么使用，以及发生了什么变化以使今天不可能的事情变成可能。过去。
第2章：人工智能，机器学习和大数据
人工智能（AI），它与机器学习，介绍了神经网络和深度学习的简史， AI如何使用今天它与大数据，以及一些注意事项与AI工作。
第3章：大数据为何有用？
我们的数据范式如何变化，大数据如何带来新的机会并改善已建立的分析技术，数据驱动意味着什么，包括成功案例和案例研究。
第4章：（大）数据分析用例
概述（大）数据，分析和数据科学的二十种常见业务应用程序，重点介绍大数据如何改进现有分析方法。
第5章：了解大数据生态系统
与大数据相关的关键概念概述，例如开源代码，分布式计算和云计算。
第2部分：使大数据生态系统为您的组织所用
第6章：大数据如何帮助您指导策略
根据对客户，产品性能，竞争对手和其他外部因素的洞察力，使用大数据来指导战略。
第7章：制定大数据和数据科学战略
有关根据业务目标和广泛的利益相关者的意见来确定数据计划范围，组建项目团队，确定最相关的分析项目以及将项目进行到完成的分步说明。
第8章：实施数据科学-分析，算法和机器学习
概述了主要的分析类型，如何选择模型和数据库以及敏捷方法对实现业务价值的重要性。
第9章：选择技术
为大数据解决方案选择技术：您需要做出哪些决定，要记住什么以及可以使用哪些资源来做出这些选择。
第10章：建立团队
大数据和数据科学计划中所需的关键角色，以及雇用或外包这些角色的注意事项。
第11章：安全与治理
隐私，数据保护，法规遵从性和数据治理方面的原则，以及它们从法律，声誉和内部角度的影响。有关PII，链接攻击和欧洲新的隐私法规（GDPR）的讨论。因数据使用不当而陷入困境的公司的案例研究。
第12章：发射舰船-在组织中成功部署
一个备受瞩目的项目失败的案例研究。使组织中的数据计划成功的最佳做法，包括有关以下方面的建议：使组织更加以数据为驱动力，在组织内安排分析人员，合并数据以及有效地使用资源。
对于那些正在寻找技术含量高的书的人来说，不是吗。但是，它确实包含有关在组织内运行数据科学项目的宝贵建议，因此对于技术和非技术用户均很有用。
题库