Título: Head First Data Analysis: A learner's guide to big numbers, statistics, and good decisions
Autor: Michael Milton
Sinopse: Today, interpreting data is a critical decision-making factor for businesses and organizations. If your job requires you to manage and analyze all kinds of data, turn to Head First Data Analysis, where you'll quickly learn how to collect and organize data, sort the distractions from the truth, find meaningful patterns, draw conclusions, predict the future, and present your findings to others. Whether you're a product developer researching the market viability of a new product or service, a marketing manager gauging or predicting the effectiveness of a campaign, a salesperson who needs data to support product presentations, or a lone entrepreneur responsible for all of these data-intensive functions and more, the unique approach in Head First Data Analysis is by far the most efficient way to learn what you need to know to convert raw data into a vital business tool.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Head First Data Analysis: A learner’s guide to big numbers, statistics, and good decisions”, de Michael Milton, publicado pela editora O'Reilly Media, em 2009 e com 486 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: O'Reilly Media
Páginas: 486
Ano: 2009
Edição:
Linguagem: inglês
ISBN: 0596153937
ISBN13: 9780596153939
Sobre a editora
Os livros da editora O'Reilly Media costumam oferecer uma experiência prática e direta, focada em tecnologia, programação e desenvolvimento de software. A leitura frequentemente envolve tutoriais passo a passo, exemplos de código e explicações detalhadas que ajudam desde iniciantes até profissionais a entender conceitos complexos, como programação funcional, redes, segurança digital e design de interfaces. O catálogo privilegia clareza e aplicabilidade, com obras que exploram tanto fundamentos teóricos quanto soluções para desafios reais em ambientes digitais e computacionais.
