The Well-Grounded Data Analyst: Solve messy data problems like a pro 302515

Data analysts need to be problem solvers—and The Well-Grounded Data Analyst will teach you how to solve the most common problems you'll face in industry. You'll explore eight scenarios that your class or bootcamp won’t have covered, so you can accomplish what your boss is asking for.

The Well-Grounded Data Analyst is for junior and early-career data analysts looking to supplement their foundational data skills with real-world problem solving. As you explore each project, you'll also master a proven process for quickly learning new skills developed by author and Half Stack Data Science podcast host David Asboth. You'll learn how to determine a minimum viable answer for your stakeholders, identify and obtain the data you need to deliver, and reliably present and iterate on your findings. The book can be read cover-to-cover or opened to the chapter most relevant to your current challenges.

Foreword by Reuven M. Lerner.

Real world data analysis is messy. Success requires tackling challenges like unreliable data sources, ambiguous requests, and incompatible formats—often with limited guidance. This book goes beyond the clean, structured examples you see in classrooms and bootcamps, offering a step-by-step framework you can use to confidently solve any data analysis problem like a pro.

The Well-Grounded Data Analyst introduces you to eight scenarios that every data analyst is bound to face. You’ll practice author David Asboth’s results-oriented approach as you model data by identifying customer records, navigate poorly-defined metrics, extract data from PDFs, and much more! It also teaches you how to take over incomplete projects and create rapid prototypes with real data. Along the way, you’ll build an impressive portfolio of projects you can showcase at your next interview.

For early-career data scientists.

David Asboth is a data generalist educator, and software architect. He co-hosts the Half Stack Data Science podcast.

Аналітики даних повинні вміти вирішувати проблеми - і курс The Well-Grounded Data Analyst навчить вас, як вирішувати найпоширеніші проблеми, з якими ви зіткнетеся в індустрії. Ви вивчите вісім сценаріїв, про які не йшлося у вашому класі або на тренінгу, щоб ви могли виконати те, про що просить ваш бос.

Курс «Ґрунтовний аналітик даних» призначений для аналітиків даних на початковому етапі кар'єри, які прагнуть доповнити свої базові навички роботи з даними вирішенням реальних проблем. Вивчаючи кожен проект, ви також опануєте перевірений процес швидкого засвоєння нових навичок, розроблений автором і ведучим подкасту Half Stack Data Science Девідом Асботом. Ви дізнаєтеся, як визначити мінімально життєздатну відповідь для ваших стейкхолдерів, ідентифікувати та отримати дані, необхідні для презентації, а також надійно презентувати та повторювати свої висновки. Книгу можна читати від початку до кінця або відкривати розділ, який найбільше відповідає вашим поточним викликам.

Передмова Реувена М. Лернера.

Аналіз реальних даних - це брудна робота. Успіх вимагає вирішення таких проблем, як ненадійні джерела даних, неоднозначні запити та несумісні формати - часто з обмеженими вказівками. Ця книга виходить за рамки чітких, структурованих прикладів, які ви бачите в аудиторіях і на тренінгах, пропонуючи покрокову схему, за допомогою якої ви зможете впевнено вирішувати будь-які проблеми з аналізом даних, як професіонал.

Книга «Ґрунтовний аналітик даних» знайомить вас з вісьмома сценаріями, з якими неодмінно зіткнеться кожен аналітик даних. Ви будете практикувати орієнтований на результат підхід автора Девіда Асбота, моделюючи дані шляхом ідентифікації записів клієнтів, орієнтуючись на нечітко визначені метрики, витягуючи дані з PDF-файлів та багато іншого! Він також навчить вас, як перебирати на себе незавершені проекти та створювати швидкі прототипи з реальними даними. Поступово ви створите вражаюче портфоліо проектів, яке зможете продемонструвати на наступній співбесіді.

Для науковців з даних на початку кар'єри.

Девід Асбот - викладач, який спеціалізується на роботі з даними, та архітектор програмного забезпечення. Він є співведучим подкасту Half Stack Data Science.

Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)