ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Driving Digital Transformation through Data and AI: A Practical Guide to Delivering Data Science and Machine Learning Products

دانلود کتاب هدایت تحول دیجیتال از طریق داده و هوش مصنوعی: راهنمای عملی برای ارائه محصولات علم داده و یادگیری ماشین

Driving Digital Transformation through Data and AI: A Practical Guide to Delivering Data Science and Machine Learning Products

مشخصات کتاب

Driving Digital Transformation through Data and AI: A Practical Guide to Delivering Data Science and Machine Learning Products

ویرایش: 1 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 1789665418, 9781789665413 
ناشر: Kogan Page 
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: 265 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 1 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 48,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 10


در صورت تبدیل فایل کتاب Driving Digital Transformation through Data and AI: A Practical Guide to Delivering Data Science and Machine Learning Products به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب هدایت تحول دیجیتال از طریق داده و هوش مصنوعی: راهنمای عملی برای ارائه محصولات علم داده و یادگیری ماشین نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب هدایت تحول دیجیتال از طریق داده و هوش مصنوعی: راهنمای عملی برای ارائه محصولات علم داده و یادگیری ماشین



شرکت‌های فناوری پیشرو مانند نتفلیکس، آمازون و اوبر از علم داده و یادگیری ماشین در مقیاس اصلی در فرآیندهای تجاری خود استفاده می‌کنند، در حالی که اکثر شرکت‌های سنتی برای گسترش پروژه‌های یادگیری ماشینی خود فراتر از یک محدوده آزمایشی کوچک تلاش می‌کنند. این کتاب سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا با تثبیت داده‌ها و محصولات هوش مصنوعی در هسته کسب‌وکارشان، واقعاً از مزایای تحول دیجیتال استقبال کنند.

این ابزارها و مفاهیم ضروری را در اختیار مدیران اجرایی قرار می دهد تا یک استراتژی مجموعه داده و هوش مصنوعی و همچنین راه اندازی سازمانی و فرآیندهای چابکی را که برای ارائه محصولات یادگیری ماشین در مقیاس مورد نیاز است، ایجاد کنند. توجه کلیدی به پیشرفت معماری داده و حاکمیت، ایجاد تعادل بین نیازهای ذینفعان و شکستن سیلوهای سازمانی از طریق روش‌های جدید کار داده می‌شود.

هر فصل شامل الگوها، دام های رایج و مطالعات موردی جهانی است که صنایعی مانند بیمه، مد، کالاهای مصرفی، امور مالی، تولید و خودرو را پوشش می دهد. با پوشش دیدگاهی جامع در مورد استراتژی، فناوری، محصول و فرهنگ شرکت، حرکت تحول دیجیتال از طریق داده و هوش مصنوعی دگرگونی سازمانی مورد نیاز برای پیشرفت در عصر هوش مصنوعی را هدایت می کند.< /p>


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Leading tech companies such as Netflix, Amazon and Uber use data science and machine learning at scale in their core business processes, whereas most traditional companies struggle to expand their machine learning projects beyond a small pilot scope. This book enables organizations to truly embrace the benefits of digital transformation by anchoring data and AI products at the core of their business.

It provides executives with the essential tools and concepts to establish a data and AI portfolio strategy as well as the organizational setup and agile processes that are required to deliver machine learning products at scale. Key consideration is given to advancing the data architecture and governance, balancing stakeholder needs and breaking organizational silos through new ways of working.

Each chapter includes templates, common pitfalls and global case studies covering industries such as insurance, fashion, consumer goods, finance, manufacturing and automotive. Covering a holistic perspective on strategy, technology, product and company culture, Driving Digital Transformation through Data and AI guides the organizational transformation required to get ahead in the age of AI.



فهرست مطالب

Cover
Contents
List of figures
List of tables
01 Introduction
	Learning objectives for this chapter
	What you can expect from this book
	A new competitive playing field driven by data and AI
	What makes a machine intelligent?
	How digital players use machine learning to their advantage
	Why many digital transformation initiatives struggle
	How to scale data and AI across the organization
	Summary and conclusion
	Notes
02 Strategy and vision for data and AI
	Learning objectives for this chapter
	Key principles for creating the strategy and vision
	Reinventing the corporate strategy and business vision
	Creating the data product strategy
	Deriving the capability strategy
	Developing the transformation strategy
	Lessons learned and pitfalls for strategy and vision
	Template for a transformation roadmap
	Summary and conclusion
	Notes
03 Data product design
	Learning objectives for this chapter
	Key principles for designing data products
	Ideating data products
	Designing data products
	Validating data products
	Checklist for data product design
	Summary and conclusion
	Note
04 Data product delivery
	Learning objectives for this chapter
	Key principles for delivering data products
	Planning the delivery of data products
	Developing and deploying data products
	Operating and scaling data products
	Lessons learned and pitfalls for data product delivery
	Checklist for data product delivery
	Summary and conclusion
	Note
05 Capabilities and agile organization
	Learning objectives for this chapter
	Key principles for capabilities and agile organization
	Determining core capabilities for data and AI
	Defining roles and responsibilities to implement capabilities
	Setting up the agile organization
	Implementing and adapting processes
	Lessons learned and pitfalls for capabilities and agile organization
	Checklist for capabilities and agile organization
	Summary and conclusion
	Note
06 Technology and governance
	Learning objectives for this chapter
	Key principles for technology and governance
	Building the data platform
	Setting up the architecture and development standards
	Implementing data and AI governance
	Lessons learned and pitfalls for technology and governance
	Checklist for technology and governance
	Summary and conclusion
	Notes
07 Transformation and culture
	Learning objectives for this chapter
	Key principles for transformation and culture
	Growing a data and AI driven culture
	Successfully managing transformational change
	Implementing the strategy and vision
	Lessons learned and pitfalls for transformation and culture
	Checklist for transformation and culture
	Summary and conclusion
	Notes
Index




نظرات کاربران