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题名/责任者:

数字化转型之路:数据科学和机器学习产品的实用交付指南/(英) 亚历山大·博雷克, 纳丁·普利尔著 王冰, 周明瑞, 鲁菲译

出版发行项:

北京:中国科学技术出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5046-8896-5 精装/CNY89.00

载体形态项:

237页:图;23cm

统一题名:

Driving digital transformation through data and AI : a practical guide to delivering data science and machine learning products

其它题名:

数据科学和机器学习产品的实用交付指南

个人责任者:

博雷克 (Borek, Alexander) 著

个人责任者:

普利尔 (Prill, Nadine) 著

个人次要责任者:

王冰 译

个人次要责任者:

周明瑞 译

个人次要责任者:

鲁菲 译

学科主题:

企业管理-数字化-研究

中图法分类号:

F272.7-39

出版发行附注:

本书中文简体翻译版由中国科学技术出版社独家出版

相关题名附注:

英文题名原文取自CIP

责任者附注:

亚历山大·博雷克 (Alexander Borek), 数据、分析和机器学习策略领域的独立顾问, 曾任大众汽车金融服务公司数据、分析和AI部门全球总监, 在国际市场上推广数据产品, 领导了大众汽车集团的数据转型; 曾任高德纳咨询公司和国际商业机器公司管理顾问。纳丁·普利尔 (Nadine Prill), 总部位于柏林的塔克特尔 (Taktile) 科技公司的产品负责人, 为机器学习模型的部署、治理和可解释性提供平台; 曾任普华永道产品经理, 为实现审计数字化开发软件产品。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书详细介绍了创建有效数据的方法和关于AI产品的综合策略, 解释了如何建立数据交付流程, 以及在复杂多变的云环境中如何创造成熟的数字架构和平台。关键是, 如何从高级利益相关者那里获得支持, 通过知识共享打破组织竖井, 并将大数据和AI教育作为推动变革的强大方法。本书每一章都包括常用工具、范本、常见的陷阱和来自全球的案例研究, 案例涵盖的行业包括保险、时尚、消费品、金融、技术和汽车等, 内容涉及安全、数据保护和合同。

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