Data Analytics for Absolute Beginners: A Deconstructed Guide to Data Literacy: (Introduction to Data, Data Visualization, Business Intelligence & Mach
Sprache: Englisch
Verlag: Independently published, 2019
Serie: Buch 1 von 2 - Learn Data Analytics & Data Storytelling for Beginners
- Softcover
- Gebraucht

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- Titel
- Data Analytics for Absolute Beginners: A Deconstructed Guide to Data Literacy: (Introduction to Data, Data Visualization, Business Intelligence & Mach
- Autor
- Theobald, Oliver
- Verlag
- Independently published
- Erscheinungsjahr
- 2019
- Zustand
- As New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1081762462
- ISBN-13
- 9781081762469
- Serie
- Buch 1 von 2: Learn Data Analytics & Data Storytelling for Beginners
Learn data analytics without drowning in formulas or jargon. No experience needed!
Data Analytics for Absolute Beginners is your no-stress, no-nonsense guide to understanding and applying data analytics, even if you've never worked with data before.
This hands-on, beginner-friendly guide is packed with practical examples, visual explanations, and two bonus Python coding exercises (with video tutorials) to walk you through real-world data analysis scenarios.
By the end of the book, you will have the practical knowledge to tackle real data problems in your organization or daily life.
What makes this book different
Written specifically for readers with no technical or computer science background, this book covers the entire data pipeline — from how data is collected and stored, to how it's cleaned, analyzed, visualized, and used to drive smarter business decisions. Using a "Lego set" approach, each chapter builds on the last—cell by cell, bit by bit—to give you a complete mental map of the field.
Inside this book:
• Data Collection — where data comes from, including web scraping, open datasets, crowdsourcing, and alternative data
• Data Storage — relational databases, data warehouses, key-value stores, distributed file systems, and cloud solutions explained in plain English
• Variables & Data Types — the building blocks of every dataset, clearly defined and illustrated
• Data Scrubbing — why cleaning data matters more than most people think, and how to do it
• Methodology — clear introductions to descriptive analytics, data mining, and machine learning
• Algorithms — regression, classification, clustering, association analysis, and natural language processing, each broken down with real-world examples
• Data Visualization — how to present data clearly and honestly, with a tour of the most useful chart types and tools
• Business Intelligence — how successful organizations like Amazon, Netflix, and Google use data to make better decisions
• Practical Python Demos — hands-on coding examples walking you through both descriptive and inferential analysis
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