Buzz
1. Sử Dụng Dữ Liệu để Kể Chuyện - Cole N. Knaflic
Nội dung chính là cách biến dữ liệu thành câu chuyện trực quan và hiệu quả hóa quá trình truyền đạt thông tin. Tác giả Knaflic cũng nhấn mạnh sự quan trọng của việc sử dụng màu sắc để giúp độc giả phân biệt rõ ràng giữa các tầng dữ liệu, hướng sự chú ý và tập trung vào điểm chính. Sự tập trung vào các khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tiễn của cuốn sách giúp độc giả dễ dàng học và triển khai kiến thức.
Cole Knaflic cung cấp sáu bài học chính:
- Hiểu Rõ Bối Cảnh và Người Đọc để Tạo Sự Kết Nối
- Chọn Hình Ảnh Trực Quan Phù Hợp với Thông Tin
- Thu Hút Sự Chú Ý vào Nội Dung Mong Muốn và Loại Bỏ Sự Gây Rối
- Rèn Luyện Tư Duy Thiết Kế
- Kể Một Câu Chuyện Mạch Lạc Qua Một Khung Cấu Trúc Dữ Liệu
Ghé Thăm Thư Viện của Tác Giả và Nghe Cô Ấy Giới Thiệu Về Sách Tại Đây
Link Đặt Mua Sách Tại Tiki
2. Suy Nghĩ Với Dữ Liệu - Max Shron
Suy Nghĩ với Dữ Liệu là sản phẩm của tư duy chiến lược về dữ liệu từ Max Shron. Cuốn sách tập trung vào những kỹ năng phân tích thường bị bỏ qua và việc đặt câu hỏi đúng và xây dựng lý do trước khi tiến hành các công đoạn làm sạch, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu.
Rất Nhiều Độc Giả Cho Rằng Cuốn Sách Này Cần Thiết Cho Kỹ Sư và Quản Lý Dự Án. Một Số Nói Rằng Đây Là Hướng Dẫn và Lời Khuyên Giúp Cho Việc Kinh Doanh Của Họ và Cuốn Sách Này Tôn Trọng Trí Tuệ cũng như Thời Gian Của Người Đọc. Một Số Người Đi Trước Nghĩ Rằng Cuốn Sách Này Giúp Xác Định Hướng Đi Bắt Đầu và Tập Kỹ Năng Đưa Ra Quyết Định Khi Họ Mới Vào Nghề.
Nội Dung Chính Của Cuốn Sách:
- Hãy rõ ràng về mục tiêu và hướng của dự án DA.
- Sử dụng Dữ liệu - biến dữ liệu thành kiến thức ý nghĩa bằng cách lựa chọn, sắp xếp và phân tích tổ chức.
- Áp dụng Kiểu lập luận và câu hỏi - đặt câu hỏi hay, xây dựng dự án và truyền đạt kết quả.
- Hiểu rõ Mẫu lý luận và lập luận - nguyên nhân và kết quả, và cách chúng ảnh hưởng đến hoạt động của dữ liệu.
- Ví dụ mở rộng - sắp đặt mọi thứ và sử dụng ví dụ để minh họa tư duy trong thực tế.
Hãy thử đọc miễn phí 10 ngày trên O'Reilly tại đây
3. Phân tích Dữ liệu cho Người mới - Oliver Theobald
Xuất bản vào tháng 1, năm 2017, Phân tích Dữ liệu cho Người mới là cuốn sách lý tưởng cho ai muốn hiểu công việc này mà không cần hiểu thuật ngữ khoa học dữ liệu hoặc toán nâng cao.
“Cơ bản cho người mới”, như cái tên, cuốn sách này được tổng hợp bởi Theobald, một tác giả chuyên về toán tin và khoa học máy tính. Cuốn sách này sẽ giới thiệu về các khái niệm cơ bản như loại dữ liệu, biến số, thu thập và phân tích dữ liệu, vv… Cuối sách có hai bài tập thực tiễn về phân tích mô tả và suy luận.
Người đọc sẽ học cách qua cuốn sách:
- Nhận biết một số loại dữ liệu phổ biến mà các nhà khoa học cần nắm vững
- Bảo quản dữ liệu và dữ liệu lớn ở đâu
- Các xu hướng phân tích mới tính đến năm 2020 bao gồm dữ liệu thay thế
- Phân biệt và giải thích khác biệt giữa các khái niệm khai thác dữ liệu và học máy tự động cho đồng nghiệp
- Khi nào cần áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính, logistic, phân loại, phân cụm và liên kết, xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Làm thế nào để ra quyết định sử dụng trực quan hoá dữ liệu và trí tuệ kinh doanh
Tìm bản Kindle miễn phí ở đây. Hoặc dùng thử membership của Amazon và nghe miễn phí audible. Xem trước bản giới thiệu tổng quan về chương 3 ở đây.
4.
Hướng dẫn cơ bản về Phân tích Dữ liệu cho Quản lý của HBR - Harvard Business Review
Phát hành vào tháng 4, năm 2018, đây là một cuốn sách hướng dẫn trong series Business Review của trường Đại Học Harvard. Hai tác giả - ông Thomas C. Redman - chủ tịch của Data Quality Solutions và giáo sư Thomas Davenport, được xem là các chuyên gia trong lĩnh vực IT và phân tích dữ liệu. Đây là một cuốn sách hữu ích, nhiều giáo sư trong các trường đại học khuyến khích đọc để hiểu rõ hơn về phân tích dữ liệu. Về mặt hình thức, cuốn sách được cho là rất dễ tiếp cận cho cả chuyên gia và người mới bắt đầu trong phân tích kinh doanh.
Hướng dẫn cơ bản về Phân tích Dữ liệu cho Quản lý của HBR sẽ giúp người đọc:
- Hiểu các thuật ngữ và khái niệm thống kê
- Tạo biểu đồ và trực quan hóa hiệu quả
- Xác định các số liệu cần đo lường
- Thực hiện thử nghiệm và thử nghiệm A/B
- Tránh những sai lầm thường gặp
Cuốn sách hiện đã có sẵn trên Tiki
5. Phân tích Dữ liệu: Khoa học Dữ liệu, Phân tích Dữ liệu và Dự đoán cho Kinh Doanh - Daniel Covington
(Tạm dịch là Phân tích: Khoa học Dữ liệu, Phân tích Dữ liệu và Phân tích dự đoán cho Kinh Doanh). Đây là một cuốn sách tổng quan viết một cách đơn giản và dễ hiểu, hướng dẫn cách tận dụng dữ liệu từ hoạt động hàng ngày và biến chúng thành công cụ mạnh mẽ hỗ trợ công việc kinh doanh. Nếu bạn muốn tiếp cận kiến thức cơ bản trước khi khám phá lĩnh vực này, cuốn sách này là lựa chọn hoàn hảo. Nhưng nếu bạn đã sẵn sàng để hiểu sâu hơn về các khái niệm chuyên ngành, cuốn sách này có thể không phải là lựa chọn hàng đầu. Cuốn sách đã được tái bản lần thứ 5 với nội dung tập trung vào các kỹ thuật thực hiện trong phân tích dự đoán.
3 điểm nổi bật trong nội dung sách:
- Kỹ thuật hồi quy
- Chiến lược học máy
- Mẹo quản lý rủi ro
Trong bốn chương đầu của cuốn sách, Daniel Covington sẽ cung cấp thông tin cơ bản về dữ liệu, big data và xử lý dữ liệu. Từ chương 5 trở đi, tác giả giải thích chi tiết về phân tích dữ liệu, các kỹ thuật phân tích và tầm quan trọng của phân tích dự đoán kết hợp với hệ thống CRM và kỹ thuật bán hàng. Từ chương 10, tác giả tập trung vào tầm quan trọng của khoa học dữ liệu trực tuyến, tác động của dữ liệu đến năm 2020, ảnh hưởng của khoa học dữ liệu trong ngành tài chính và du lịch cũng như các quy định và luật pháp liên quan.
Tìm bản Kindle miễn phí ở đây. Hoặc thử nghiệm membership của Amazon và nghe miễn phí audible.
