Título :	Data Science Thinking : The Next Scientific, Technological and Economic Revolution
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Cao, Longbing, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	XX, 390 p. 62 ilustraciones, 61 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-95092-1
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de datos  Investigación cuantitativa  Inteligencia artificial  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Análisis de datos y Big Data
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este libro explora respuestas a las preguntas fundamentales que impulsan la investigación, la innovación y las prácticas de la última revolución en el desarrollo científico, tecnológico y económico: ¿cómo transforma la ciencia de datos la ciencia, la tecnología, la industria, la economía, la profesión y la educación existentes? ¿Cómo se puede seguir siendo competitivo en el campo de la ciencia de datos? ¿Qué es responsable de dar forma a la mentalidad y las habilidades de los científicos de datos? Data Science Thinking pinta una imagen integral de la ciencia de datos como un nuevo paradigma científico desde la perspectiva de la evolución científica, como pensamiento de ciencia de datos desde la perspectiva del pensamiento científico, como ciencia transdisciplinaria desde la perspectiva disciplinaria y como una nueva profesión y economía. desde la perspectiva empresarial. Los temas cubren un espectro extremadamente amplio de aspectos esenciales y relevantes de la ciencia de datos, abarcando su evolución, conceptos, pensamiento, desafíos, disciplina y fundamento, hasta la industrialización, la profesión, la educación y la amplia gama de oportunidades que ofrece la ciencia de datos. . Las tres partes del libro detallan capas de estos diferentes aspectos. El libro está dirigido a tomadores de decisiones, administradores de datos (p. ej., administradores de carteras de análisis, gerentes de análisis de negocios, directores de análisis de datos, científicos de datos en jefe y directores de datos), formuladores de políticas, estrategas de gestión y decisiones, líderes de investigación y educadores. quienes son responsables de perseguir nuevas agendas científicas, de innovación y transformación industrial, la planificación estratégica empresarial, el desarrollo de cursos orientados a la profesión de próxima generación, así como aquellos que están involucrados en la ciencia de datos, la tecnología y la economía desde una perspectiva avanzada. Los estudiantes de investigación en cursos y disciplinas relacionados con la ciencia de datos encontrarán útil el libro para plantear su viaje científico innovador, planificar su carrera única y prometedora y competir dentro de la próxima generación de ciencia, tecnología y economía y estar preparados para ella.
Nota de contenido:	1 The Data Science Era -- 2 What is Data Science -- 3 Data Science Thinking -- 4 Data Science Challenges -- 5 Data Science Discipline -- 6 Data Science Foundations -- 7 Data Science Techniques -- 8 Data Economy and Industrialization -- 9 Data Science Applications -- 10 Data Profession -- 11 Data Science Education -- 12 Prospects and Opportunities in Data Science.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Data Science Thinking : The Next Scientific, Technological and Economic Revolution [documento electrónico] / Cao, Longbing, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XX, 390 p. 62 ilustraciones, 61 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-95092-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Procesamiento de datos  Investigación cuantitativa  Inteligencia artificial  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Análisis de datos y Big Data
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este libro explora respuestas a las preguntas fundamentales que impulsan la investigación, la innovación y las prácticas de la última revolución en el desarrollo científico, tecnológico y económico: ¿cómo transforma la ciencia de datos la ciencia, la tecnología, la industria, la economía, la profesión y la educación existentes? ¿Cómo se puede seguir siendo competitivo en el campo de la ciencia de datos? ¿Qué es responsable de dar forma a la mentalidad y las habilidades de los científicos de datos? Data Science Thinking pinta una imagen integral de la ciencia de datos como un nuevo paradigma científico desde la perspectiva de la evolución científica, como pensamiento de ciencia de datos desde la perspectiva del pensamiento científico, como ciencia transdisciplinaria desde la perspectiva disciplinaria y como una nueva profesión y economía. desde la perspectiva empresarial. Los temas cubren un espectro extremadamente amplio de aspectos esenciales y relevantes de la ciencia de datos, abarcando su evolución, conceptos, pensamiento, desafíos, disciplina y fundamento, hasta la industrialización, la profesión, la educación y la amplia gama de oportunidades que ofrece la ciencia de datos. . Las tres partes del libro detallan capas de estos diferentes aspectos. El libro está dirigido a tomadores de decisiones, administradores de datos (p. ej., administradores de carteras de análisis, gerentes de análisis de negocios, directores de análisis de datos, científicos de datos en jefe y directores de datos), formuladores de políticas, estrategas de gestión y decisiones, líderes de investigación y educadores. quienes son responsables de perseguir nuevas agendas científicas, de innovación y transformación industrial, la planificación estratégica empresarial, el desarrollo de cursos orientados a la profesión de próxima generación, así como aquellos que están involucrados en la ciencia de datos, la tecnología y la economía desde una perspectiva avanzada. Los estudiantes de investigación en cursos y disciplinas relacionados con la ciencia de datos encontrarán útil el libro para plantear su viaje científico innovador, planificar su carrera única y prometedora y competir dentro de la próxima generación de ciencia, tecnología y economía y estar preparados para ella.
Nota de contenido:	1 The Data Science Era -- 2 What is Data Science -- 3 Data Science Thinking -- 4 Data Science Challenges -- 5 Data Science Discipline -- 6 Data Science Foundations -- 7 Data Science Techniques -- 8 Data Economy and Industrialization -- 9 Data Science Applications -- 10 Data Profession -- 11 Data Science Education -- 12 Prospects and Opportunities in Data Science.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i