Fluência em dados: inovação e convergência

1ª Edição 2024

Página autor Amazon

5.0

★★★★★

Fluência em Dados: inovação e convergência

Autores: Sandra Elisabeth, Osmar F. Gonçalves e Stéfano Carnevalli
2024 (DS press)

O livro “Fluência em Dados: Inovação e Convergência”, escrito por Sandra Elisabeth, Osmar F. Gonçalves e Stéfano Carnevalli, não é apenas informativo, mas também serve como um guia completo para ajudá-lo a dominar a linguagem dos dados. Ele capacita o leitor a converter dados em insights significativos e a compreender sua relevância no contexto empresarial.

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Este livro é destinado a todos que desejam aproveitar os benefícios da fluência em dados, independentemente do nível de experiência. Ao longo das páginas, exploramos os princípios fundamentais da fluência em dados e como ela pode ser aplicada de maneira eficaz nas organizações (empresas, governo ou associações).

Desde o entendimento de métricas, inovação com dados, literacia em dados, conceitos básicos de Inteligência Artificial, como aplicar melhoria contínua usando o 5S nos dados e a metodologia ágil da história dos dados para potencializar o uso dos dados. A fluência em dados não é apenas uma habilidade do futuro, mas uma competência essencial para o presente.

Sumário Completo do Livro Fluência em Dados

Prefácio
Apresentação – Porque Este Livro Foi Escrito

Introdução: Conexão entre gerações pré-dados e geração fluente em dados
I. Contexto histórico da Geração pré-Dados
II. Principais Características da Geração pré-Dados
III. A estrutura de tomadas de decisões na Geração pré-Dados
IV. A Geração Fluente em Dados
V. A Transição para a Geração Fluente em Dados

Parte 1– Oportunidades com os dados

• 1. Fluência em Dados: A Nova Linguagem da Inteligência Empresarial
  1.1. A Revolução dos Dados na Transformação da Comunicação Corporativa
  1.2. Desafios da Comunicação orientada em Dados
  1.3. Os Benefícios da Comunicação fluente em dados
  1.4. Treinamento e Comunicação – Diferenciais Competitivos
  1.5. Fluência em dados: a Nova Linguagem das empresas

• 2. A Necessidade de Informações para Tomada de Decisão
  2.1. Dados e Informações
  2.2. Sistemas de Informações: Objetivo e Globalismo
  2.3. Informações nos Processos Industriais
  2.4. As Tecnologias de Informação e Comunicação – TIC’s
  2.5. Sistema Integrado de Informação

• 3. Potencializando a Inteligência de Negócios para Alcançar uma Inteligência Ativa
  3.1. Inteligência Ativa
  3.2. Profissionais Orientados a Dados
  3.3. Ecossistema de Produtos de Dados
  
  Parte 2 – Inovação com Dados

• 4. Desenvolvimento de Inovação a Partir de Dados
  4.1. Conceituação de Inovação e Seus Tipos
  4.2. Informação e a Indústria 4.0
  4.3. Uso das TIC’s nas Eras Industriais

• 5. Uma Visão Prática dos Dados
  5.1. Potência Não é Nada sem Controle
  5.2. A Importância do Controle nos Negócios
  5.3. Decidir Tomar Decisões

• 6. Dados, Algoritmos e Inteligência Artificial. Presente.
  6.1. Considerações Iniciais
  6.2. Fundamentos da Inteligência Artificial – IA
  6.3. Dados como Base para o Learning Machine
  6.4. Labed e Non-Labed Data: o Fundamento do Machine Learning
  6.5. IA Generativa – Gerando Novas Perspectivas
  6.6. Módulos Preditivos
  6.7. LLM – Evolução do uso dos Dados e Aplicações
  6.8. Desafios Comuns na Implementação de Soluções IA
  
  Parte 3 – Potencializando o uso dos Dados

• 7. Melhoria contínua: 5S Aplicado aos Dados
  7.1. A Curadoria ou Escolha dos Dados: Uso do 5S
  7.2. Como Aplicar o 5S aos Dados

• 8. Literacia em Dados para Potencializar Equipes
  8.1. Habilidades para Domínio dos Dados
  8.2. Etapas de Aprendizagem
  8.3. Trilhas para alfabetização em dados
  8.4. Desafios no Processo de Alfabetização em Dados

• 9. Data Storytelling para ampliar a fluência em dados
  9.1. Obter Insights Driven
  9.2. Potencializando o uso do BI
  9.3. Planejamento do Data Storytelling Integrado ao BI
  9.4. Metodologia Ágil do Data Storytelling
  
  Parte 4 – Futuro dos Dados

• 10. O Futuro Dos Dados: inovação e convergência
  
  Bibliografia
  Índice de Figuras
  Autores

Ebook

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