Data Project
I 10 migliori prodotti di marzo 2025
Ultimo aggiornamento:
28 marzo 2025
Moleskine
Moleskine Pro Project Planner, Agenda Professionale e Taccuino per Obiettivi, Agenda Produttività per Progetti, Copertina Rigida, Formato Extra Large 19x 25 cm, Colore Nero, 288 Pagine
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Mappate le vostre attività, segnate i vostri obiettivi, organizzate i vostri appuntamenti, completate i vostri progetti grazie a un layout appositamente strutturato per ottimizzare la produttività
Il layout di questa agenda organizer presenta delle sezioni di pianificazione senza data con panoramiche annuali, quadrimestrali, mensili e settimanali per ottimizzare time e project management
Questo planner presenta una copertina rigida, chiusura ad elastico, 3 nastrini segnalibro, risugardo anteriore con la scritta "in case of loss" e carta color avorio da 70 g/m² senza cloro
L'agenda contiene pagine di tracking del progetto per gestire le attività, una sezione di brainstorming per i momenti di ispirazione, liste staccabili di cose da fare e stickers adesivi
La confezione include un Pro Project Planner dalla copertina rigida disponibile nel formato Extra Large 19 x 25 cm da 288 pagine e nel colore nero
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Academic Press
Executing Data Quality Projects: Ten Steps to Quality Data and Trusted Information: Ten Steps to Quality Data and Trusted Information (TM)
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Springer
Tomorrow's Data Empowered Project Management: Agile Decision Making, Sustainability and AI (Future of Business and Finance) (English Edition)
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BCS, The Chartered Institute for IT
Driving Data Projects: A comprehensive guide
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PROJECT DATA: BOOK
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Packt Publishing
Data Science Projects with Python
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O'Reilly Media
Foundations for Architecting Data Solutions: Managing Successful Data Projects
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Million Dollar Author
The New Data Project Playbook: Strategies for Delivering Game-Changing Results
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Springer International Publishing AG
Why AI/Data Science Projects Fail: How to Avoid Project Pitfalls
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Morgan Kaufmann
Executing Data Quality Projects: Ten Steps to Quality Data and Trusted Information: Ten Steps to Quality Data and Trusted Information (TM)
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data project engineering
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