吕博士推荐
中文书讯
代理商:大苹果
页数:4259
定价:0.00 美元
上传日期:2018-06-12

SUPERCONDUCTORS: REVOLUTIONIZE YOUR CAREER AND MAKE BIG THINGS HAPPEN

Chinese Summary/中文概要:

稳定的职业道路已经成为过去式:中断就在这里发生。你必须要学会不断学习、成长、更新,让自己在变革中立于不败之地。那些在这个新世界获得成功的人一定拥有无法取代的技能。创造性、魅力、自信、不断学习、讲故事的能力、适应能力等是拥有成功职业道路并将想法变为现实的关键。书中囊括了度假访谈和简单的自我发展练习,能够激励并推动读者采取行动。作者集结了企业家、博客、投资专家、人类行为黑客、记者等领域的诸多大师为读者教授每一项技能,其中包括Michael Margolis, Vanessa Van Edwards, Derek Muller, Jason Zook, Linda Rottenburg等,他们将为你提供极具原创性的想法和建议,帮助你形成自己的职业道路。

如果你有雄心壮志,想在这个混乱而令人兴奋的全新工作世界中找到自己的位置,那么你需要成为一个超导体:你需要有创造力的能量,建立庞大网络关系的能力和促成大事的魅力。无论你想作成为数字游牧者、企业家,或在你所选择的行业中的强者,本书给你独特的视角和简单易行的方法,帮助你发挥所有潜力。(LYR)

代理商:大苹果
页数:4259
定价:0.00 美元
上传日期:2018-06-12

HUMANITY WORKS: MERGING TECHNOLOGIES AND PEOPLE FOR THE WORKFORCE OF THE FUTURE

Chinese Summary/中文概要:

本书将告诉你如何在未来领导机构。专业领域正在面临变革,在这个不断升级的全球自动化世界中始终保持持续竞争力的唯一方法就是最大化员工的人力技能。畅销作家、全球职场咨询师、未来学家Alexandra Levit提出了充分利用人类创新、判断、问题解决及人际交往敏感性等特征的方法。她研究了“机器人接管”的世界会变成什么样,人才与机器应如何并肩工作以及组织机构应该如何调整以变得更加敏捷创新。

本书不仅解释了未来工作的趋势,还提供了实用的建议,告诉你应该如何为未来做好准备。前言学术和商业思想与实用的策略相结合,帮助领导们从现在开始付诸实践。书中大量真实的案例研究、练习和职场工具将帮助你保持创新动力,并在职场动荡的将来立于不败之地。(LYR)

代理商:大苹果
页数:4259
定价:0.00 美元
上传日期:2018-06-11

THE SECRETARY

Chinese Summary/中文概要:

秘书是房间里最危险的人。

Christine Butcher是最完美的秘书。高效、谨慎、忠诚。她的人生就是始终以无私奉献的微笑保护老板免受复杂世界的侵扰,在平静、秩序的环境中生活。

Mina Appleton白手起家,成为了这个国家的甜心。但现在,她的帝国面临崩塌边缘,而她只能信赖一个人——她忠诚的秘书Christine。

为了保护自己的老板,Christine会付出怎样的代价?当筹码越来越少,Mina又会为自救付出多少代价?她们都知道当秘书有多危险。(LYR)

代理商:大苹果
页数:4259
定价:0.00 美元
上传日期:2018-06-08

SCIENCE OF THE EARTH, CLIMATE AND ENERGY (GEOLOGY EARTH STUDIES EARTH SC)

Chinese Summary/中文概要:

*作为全球性问题,气候变化及能源收到当今世界各国民众的重点关注。大量碎片化的文章、分析、研究结果等充斥在公共信息领域,导致普通受众只能“管中窥豹”,无法找到真实、根本的内容,了解问题的核心。本书旨在向读者提供关于气候和能源问题最基本、核心的概念和知识,帮助读者对相关问题有一个全面、客观的了解;*本书由浅入深,以浅显易懂的文字,使得即使没有科学背景知识的读者,也能轻松读懂本书;*与大部分图书不同,本书更强调科学的本质,并使用了大量的篇幅详细地描述了科学的基本精神与规律,可作为相关学科的教材使用。(WS)

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上传日期:2018-06-08

STATISTICAL DATA SCIENCE (STATISTICS)

Chinese Summary/中文概要:

*数据科学是当前最热的新兴研究领域,其研究对象来自不同领域不同事物的海量数据,并反过来对传统学科的研究方法和模式产生巨大的影响,进而对我们的生活和科技发展产生重大影响;*由于数据科学中对于数据本身的研究占有很重的比重,因此很多人会将数据科学与统计学混淆。本书通过详尽的科学陈述,向读者阐释了统计学与数据科学的密切关系,以及二者作为不同学科的关键差异;*由于数据科学注重应用的先天属性,使得本书适合读者广泛,数学家、统计学家、计算机科学家、数据科学家乃至所有应用数据科学的研究人员和工程技术人员。(WS)