Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Никита Сергеев

Когда люди не инженерных специальностей слышат «аналитика и Data Science», то представляют разное. Кто-то видит таблицы и графики. Кто-то неподъемно сложные математические формулы. Кто-то программирование и искусственный интеллект…Но истоки этих понятий из области статистики, которая делится на описательную и аналитическую.И эта кажущаяся непостижимой аналитика – на самом деле нескучная, интересная и простая вещь. Чтобы ею пользоваться, не нужно ни изучение сложных формул, ни программирования…

© Никита Сергеев, 2022

ISBN 978-5-0050-0734-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

_____________________

Большинство людей услышав о статистическом анализе представляют или технарей, или ученых, изучающих закономерности. Но статистика применяется далеко за пределами научных лабораторий: в рекламе, маркетинге, бизнесе, менеджменте, политике, образовании и т. д. А базовые знания анализа данных крайне полезны и в повседневной жизни.

И неважно какую должность Вы занимаете и какой род Вашей деятельности: в современном мире в любой профессии вероятность столкнуться с цифрами, большими объемами данных и поиском в них закономерностей с каждым днем стремительно мчится к 1 (или к 100%).

Эта книга — это Ваша возможность попробовать «на вкус и ощупь» кажущийся таким невообразимо сложным и непонятным мир цифр и статистического анализа.

Книга вводит профессионалов из не-технических наук (менеджеры, гуманитарии, психологи, социологи, культурологи, экономисты, политтехнологи и т.д.) в захватывающий цифровой мир статистики и вероятностей — и поможет легко в нем ориентироваться, пользоваться и не бояться.

Она написана от простого к сложному так, что способствует погружению в аналитику и Data Science (наука о данных) совсем не «техническо-инженерных» людей. Людей, казалось бы, совершенно далеких от этой очень прикладной дисциплины: менеджеров, гуманитариев и профессионалов социально-экономических дисциплин.

Невзирая на то, что сама книга о прикладной дисциплине и написана экспертом по анализу данных, владеющим всеми статистическими программами (от обычного Excel до SPSS) и языком программирования R, — она совершенно не техническая.

Книга НЕ содержит языка программирования R или Python.

НЕ пестрит запросами к базам данных.

В ней НЕТ теории вероятностей, невообразимых математических формул и матстатистики…

Книга о прикладных практических инструментах, которые любой человек сможет сразу же использовать на рабочем месте, в жизни, в своих собственных исследованиях…

После ее изучения Вы сможете применять современные методы статистического анализа на практике, а также будете легко находить и видеть скрытые закономерности среди любых объемов данных, строить предсказывающие (прогностические) модели, добывать из цифр знания и информацию для принятия решений.

Автор книги — управленческий консультант с 20-летним опытом ведения консалтинговых проектов для крупнейших компаний по всему миру. Ведущий русскоязычный инструктор по инструментам ведения бизнеса и менеджменту на международной платформе UDEMY

https://www.udemy.com/user/nikita-sergeev-2/

В основу книги положены самые современные материалы, которые использовались в разных проектах (трансформация бизнес — и операционных моделей, M&A, реинжиниринг процессов, оптимизация численности, маркетинговые и социологические исследования, исследования персонала, разработка психодиагностического инструментария и тестов, анализ и прогнозирование и т.д.) и читались на специализированных МВА программах. В том числе, и в специализированных русскоязычных курсах по аналитике на международной платформе он-лайн образования UDEMY.

Книга будет полезна любому, кто хочет научиться работать с данными — будь Вы жаждущий освоить статистику новичок или профессионал, желающий систематизировать знания или «освежить память».

Информация в книге в основном ориентирована на социально-экономические дисциплины, но рассматриваемые в ней методы анализа являются универсальными и подходят для компьютерных наук, промышленности, оценки качества, прогнозирования рисков, медицины, физики, химии, фармакологии, биомедицины, биотехнологий, генетики и т. д.