Historically, the term quality was used to measure performance in the context of products, processes and systems. With rapid growth in data and its usage, data quality is becoming quite important. It is important to connect these two aspects of quality to ensure better performance. This book provides a strong connection between the concepts in data science and process engineering that is necessary to ensure better quality levels and takes you through a systematic approach to measure holistic quality with several case studies.
Features:
- Integrates data science, analytics and process engineering concepts
- Discusses how to create value by considering data, analytics and processes
- Examines metrics management technique that will help evaluate performance levels of processes, systems and models, including AI and machine learning approaches
- Reviews a structured approach for analytics execution
Betala smidigt med kort, Klarna, Apple Pay eller Google Pay. Är du inte nöjd har du alltid 14 dagars ångerrätt. Läs mer i våra villkor. Har du några frågor, mejla oss på hello@memmo.org.
Memmo gör det enklare att plugga – var du än är i världen. Hos oss samlar du kursböcker och smarta studieverktyg på ett och samma ställe: sammanfattningar, quiz, poddar och flashcards. Och så Ted, din studiekompis som svarar på allt du undrar. Över 50 000 studenter pluggar redan här – byggt för att du ska lära dig snabbare och stressa mindre.