Jordan Goldmeier Libros

"Turn yourself into a Data Head. You'll become a more valuable employee and make your organization more successful." Thomas H. Davenport, Research Fellow, Author of Competing on Analytics , Big Data @ Work , and The AI Advantage You've heard the hype around data--now get the facts. In Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning , award-winning data scientists Alex Gutman and Jordan Goldmeier pull back the curtain on data science and give you the language and tools necessary to talk and think critically about it. You'll learn how to: Think statistically and understand the role variation plays in your life and decision making Speak intelligently and ask the right questions about the statistics and results you encounter in the workplace Understand what's really going on with machine learning, text analytics, deep learning, and artificial intelligence Avoid common pitfalls when working with and interpreting data Becoming a Data Head is a complete guide for data science in the workplace: covering everything from the personalities you'll work with to the math behind the algorithms. The authors have spent years in data trenches and sought to create a fun, approachable, and eminently readable book. Anyone can become a Data Head--an active participant in data science, statistics, and machine learning. Whether you're a business professional, engineer, executive, or aspiring data scientist, this book is for you

A straightforward and engaging approach to data science that skips the jargon and focuses on the essentials In the newly revised second edition of Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight, accomplished data scientist and speaker Jordan Goldmeier delivers an approachable and conversational approach to data science using Microsoft Excel’s easily understood features. The author also walks readers through the fundamentals of statistics, machine learning and powerful artificial intelligence concepts, focusing on how to learn by doing. You’ll also find: Four-color data visualizations that highlight and illustrate the concepts discussed in the book Tutorials explaining complicated data science using just Microsoft Excel How to take what you’ve learned and apply it to everyday problems at work and life A must-read guide to data science for every day, non-technical professionals, Data Smart will earn a place on the bookshelves of students, analysts, data-driven managers, marketers, consultants, business intelligence analysts, demand forecasters, and revenue managers.

Advanced Excel Essentials is the only book for experienced Excel developers who want to channel their skills into building spreadsheet applications and dashboards. This book starts from the assumption that you are well-versed in Excel and builds on your skills to take them to an advanced level. It provides the building blocks of advanced development and then takes you through the development of your own advanced spreadsheet application. For the seasoned analyst, accountant, financial professional, management consultant, or engineer—this is the book you’ve been waiting for! Author Jordan Goldmeier builds on a foundation of industry best practices, bringing his own forward-thinking approach to Excel and rich real-world experience, to distill a unique blend of advanced essentials. Among other topics, he covers advanced formula concepts like array formulas and Boolean logic and provides insight into better code and formulas development. He supports that insight by showing you how to build correctly with hands-on examples.

Musisz spojrzeć prawdzie w oczy: epoka danych to nie tylko imponujące możliwości, ale również obietnice bez pokrycia. Firmy wdrażają rozwiązania, które mają je wyręczać w podejmowaniu decyzji. Menedżerowie zatrudniają analityków, którzy nimi nie są. Specjaliści w dziedzinie data science są zatrudniani w organizacjach, które nie są na nich gotowe. Dyrektorzy wysłuchują technicznego żargonu i udają, że go rozumieją. Efekt? Pieniądze idą w błoto. Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie. To książka dla każdego, kto chce przestawić firmę na tory data science. Eric Weber, kierownik ds. eksperymentów i badań metrycznych, Yelp Naucz się: myśleć statystycznie i rozumieć rolę zmienności w podejmowaniu decyzji zadawać właściwe pytania na temat statystyk i wyników analiz sensownie korzystać z rozwiązań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji unikać typowych błędów podczas pracy z danymi i ich interpretowania Data science? Odsiejesz piasek od złota!