دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1
نویسندگان: Alexander Borek. Nadine Prill
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
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.
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>
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.
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