Эта книга - главное руководство по практике применения сервис-дизайна в мире. Она нужна всем, кто хочет, чтобы все процессы в компании были ориентированы на потребности клиента. В ней вы найдете подробное описание основных этапов, методов и инструментов сервис-дизайна.

Книга была создана десятками профессионалов из разных стран, которые делились своим опытом и работали в соответствии с основными правилами сервис-дизайна, то есть улучшали текст книги итеративно. Множество кейсов помогут вам лучше понять, как применять сервис-дизайн на практике.

Вы узнаете, как проводить исследования, генерировать идеи, создавать прототипы, работать с пользователями и внедрять сервис-дизайн во всей организации, чтобы в итоге получить полезный, запоминающийся, впечатляющий, по-настоящему уникальный продукт.

Книга посвящена цифровой патоморфологии — новому направлению в медицине. Эта технология состоит в переводе микропрепаратов в цифровой формат (технология полнослайдового сканирования), что открывает широкие возможности по их обсуждению, пересылке, консультированию, архивированию и т. д. Методы цифровой патоморфологии находят применение не только в практической, но также и в научной, и в образовательной сферах. Книга обобщает современный практический опыт по всем аспектам полнослайдового сканирования. Отдельные главы посвящены вопросам оборудования, оптимизации рабочего процесса, первичной диагностике, дистанционным консультациям, применению метода в цитопатологии и др. Завершает книгу глава, посвященная использованию искусственного интеллекта для анализа изображений.

Биоинформатика - активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python.

Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике.

Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python.

Книга посвящена причинно-следственным выводам, особенно выводам, сделанным на основе наблюдений. Первая часть посвящена концепциям причинности с точки зрения наблюдаемого эффекта. Во второй части большое внимание уделяется процессам генерации данных и причинно-следственным диаграммам. Обсуждение идей подкреплено детальными иллюстрациями и пояснениями о том, что мы делаем с данными. Подробно раскрыта роль контрольных и инструментальных переменных в построении модели причинного вывода. Приведены подробные примеры кода на R, Stata и Python. Издание предназначено студентам, преподавателям, а также специалистам по обработке данных и бизнес-аналитикам с небольшим опытом работы в области причинного вывода.