Data is humanity's most important new resource. It has the capacity to provide insight into every aspect of our lives, the planet and the universe at large; it changes not only what we know but also how we know it. Exploiting the value of data could improve our existence as much as - if not more than - previous technological revolutions. Yet data without empathy is useless. There is a tendency in data science to forget about the human needs and feelings of the people who make up the data, the people who work with the data, and those expected to understand the results. Without empathy, this precious resource is at best underused, at worst misused. Data: A Guide to Humans will help you understand how to properly exploit data, why this is so important, and how companies and governments are currently using data. It makes a compelling case for empathy as the crucial factor in elevating our understanding of data to something which can make a lasting and essential contribution to your business, your life and maybe even the world.
Philip David Harvey grew up in Dorset, and received a Bachelor of Arts in Artificial Intelligence over the turn of the millennium. He has done most jobs in IT, including fifteen years as a programmer and five years as a start-up technical founder and CTO. He is the named inventor on a patent and currently works at Microsoft.
Noelia Jiménez Martínez was born in Argentina, where she became an astrophysicist. Following another of her big passions, she now works with books, using the latest AI to make Unbound the leading data-driven crowdfunded publisher. Prior to this she worked as a Data Science Consultant in London, and before that as an Astrophysics Researcher in several universities in Europe. She holds a PhD in Numerical Astrophysics applied to Galaxy Formation and Chemical Evolution.
| Erscheint lt. Verlag | 21.1.2021 |
|---|---|
| Verlagsort | London |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Web / Internet | |
| Naturwissenschaften | |
| Schlagworte | Artificial Intelligence • Big Data Does Size Matter Timandra Harkness • Data Science • Empathy • ethics • Guide • Hello World Hannah Fry • humans • Invisible Women Caroline Criado Perez • machine learning • Technology • uses |
| ISBN-10 | 1-78352-865-6 / 1783528656 |
| ISBN-13 | 978-1-78352-865-3 / 9781783528653 |
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