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Telemaco Signorini. Catalogo generale ragionato delle opere

Pistoia, 2019; bound, pp. 810, 1500 b/w and col. ill., cm 21,5x29,5.

cover price: € 240.00

Telemaco Signorini. Catalogo generale ragionato delle opere

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Telemaco Signorini. Catalogo generale ragionato delle opere

Pistoia, 2019; bound, pp. 810, 1500 b/w and col. ill., cm 21,5x29,5.

FREE (cover price: € 240.00)

Telemaco Signorini. Catalogo generale ragionato delle opere

Il Pittore Luigi Nono (1850-1918). Catalogo Ragionato dei Dipinti e dei Disegni. La Vita, i Documenti, le Opere

Torino, 2006; 2 vols., bound in a case, pp. 576, 862 b/w ill., 117 col. plates, cm 25x34.
(Varia).

FREE (cover price: € 250.00)

Il Pittore Luigi Nono (1850-1918). Catalogo Ragionato dei Dipinti e dei Disegni. La Vita, i Documenti, le Opere

Cavaglieri. Catalogo Ragionato dei Dipinti: la Vita e le Opere. Catalogo delle Opere

Torino, 2006; 2 vols., bound in a case, pp. 608, b/w ill., 125 col. ill., 125 col. plates, cm 25x35.
(Archivi dell'Ottocento).

FREE (cover price: € 250.00)

Cavaglieri. Catalogo Ragionato dei Dipinti: la Vita e le Opere. Catalogo delle Opere

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La data science nella realtà. Come trasformare i dati in informazioni, decisioni migliori e organizzazioni più forti

Giappichelli Editori

Edited by Manzi G. and Salini S.
Torino, 2021; paperback, pp. 183, cm 17x24.

ISBN: 88-921-3423-X - EAN13: 9788892134232

Languages:  italian text  

Weight: 0.878 kg


La guida essenziale per i data scientist e per i manager che devono ottenere di più dai loro team di data science. Per l'Economist i dati sono oggi "la risorsa più preziosa al mondo". Ma, come Kenett e Redman sottolineano in questo libro, ricavare tutte le potenziali informazioni dai dati richiede molto più della semplice expertise tecnica. Questo libro aiuta a comprendere meglio i problemi, a gestire meglio il processo verso la qualità totale, a creare un clima di fiducia con i responsabili delle decisioni, a inserire in modo ottimale i team di data science nello schema organizzativo aziendale e ad aiutare le aziende a farsi "guidare" dai dati. Tutto questo è quello che fa la differenza tra un buon data scientist e un grande data scientist, tra un team che fornisce solo contributi marginali e uno che guida il business, tra un'azienda che ottiene solo un po' di valore dai suoi dati e una in cui i dati sono veramente "la risorsa più preziosa".

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