Avand ca obiectiv operationalizarea analizei traditionale, manualul ofera instrumentele necesare pentru ca expertii in date sa poata gestiona intregul ciclu de viata al unui proiect, de la prelucrarea statistica riguroasa, specifica analizei de date, pana la implementarea unor solutii software inter...

Avand ca obiectiv operationalizarea analizei traditionale, manualul ofera instrumentele necesare pentru ca expertii in date sa poata gestiona intregul ciclu de viata al unui proiect, de la prelucrarea statistica riguroasa, specifica analizei de date, pana la implementarea unor solutii software interactive, dinamice si scalabile, specifice ingineriei datelor.

Continutul cartii se adreseaza in special studentilor din anii terminali de licenta, oferindu-le instrumentele necesare pentru a trece de la teorie la practica (deployment). Premisa centrala a cartii este aceea ca cititorul stapaneste deja fundamentele matematice si statistice ale algoritmilor de analiza a datelor.

Structura cartii se bazeaza pe doi piloni fundamentali ai analizei de date moderne: ecosistemul Python si ecosistemul SAS. Abordarea celor doua directii are ca scop reflectarea realitatii hibride intalnita in marile corporatii si institutii. Pentru a excela in stiinta datelor este importanta capacitatea de a selecta instrumentul optim pentru fiecare etapa a proiectului de analiza. Astfel, familiarizarea cu ambele paradigme ofera libertatea de a exploata atat flexibilitatea bibliotecilor Python pentru dezvoltarea de aplicatii, cat si rigoarea, securitatea si capacitatea de procesare masiva/nisata specifice mediului SAS.

Desi tehnologiile prezentate vizeaza doua tehnologii distincte, ideea de baza a acestei carti este capacitatea de a construi sisteme decizionale integrate. Indiferent daca se utilizeaza ecosistemul Python pentru dezvoltarea de aplicatii web modulare si implementarea metodelor XAI sau se utilizeaza programarea SAS pentru realizarea unor analize predictive robuste, extinzand ulterior capacitatile prin SAS Viya pentru vizualizare scalabila si procesare distribuita, obiectivul ramane acelasi: extragerea informatiei utile din date prin intermediul unor interfete accesibile si a unor fluxuri de lucru transparente.

Cartea este conceputa ca un instrument de studiu practic. Fiecare capitol se incheie cu o bibliografie selectata de autori si cu exercitii recapitulative menite sa testeze cunostintele si sa stimuleze gandirea analitica a studentilor. Accentul este pus pe aplicabilitatea limbajelor Python si SAS, prin intrebari recapitulative si exercitii practice. Dincolo de aspectele teoretice, lucrarea vizeaza formarea capacitatii de a dezvolta aplicatii pentru transformarea datelor in resurse decizionale utile. Eficienta procesului este sustinuta de utilizarea tehnologiilor de inteligenta artificiala, abordarea fiind orientata spre obtinerea de rezultate concrete si relevante in contextul profesional actual.