Financial Data Analytics propojuje finanční analýzu, strojové učení a statistiku v jeden ucelený a praktický celek. Kniha je určená pro analytiky, kteří chtějí porozumět pokročilým metodám a zároveň je umět využít v reálných projektech – s daty, kódem a přehledem.

 
Co v knize najdete?

✅ Kombinaci statistických metod a machine learningu pro finanční data

✅ Ukázky kódů v Pythonu a R

✅ Řešení z praxe – investice, pojišťovnictví, risk management

✅ Nástroje pro klasifikaci, predikci, redukci dimenzí i optimalizaci

 
Proč si ji přečíst?

Kniha přehledně propojuje teorii s praktickým využitím – od základů až po pokročilé modely. Je ideální pro kvantitativní analytiky, datově orientované controllery nebo finanční experty, kteří chtějí jít za hranici běžných tabulek a získat z dat opravdovou hodnotu.

🇬🇧 Knížka je v angličtině.

Do knihovny nám přibyla anglická učebnice, která může skvěle posloužit všem, kdo chtějí porozumět finančním datům bez nutnosti hlubokého ponoření do matematiky. Autor Gary Koop, profesor ekonomie na University of Strathclyde, ji napsal s cílem zpřístupnit moderní nástroje finanční ekonometrie studentům, analytikům i praktikům, kteří se chtějí naučit analyzovat data v kontextu reálných problémů – a to srozumitelně a prakticky.

 
Co se v knize dozvíte?

✅ Základní nástroje používané ve finanční ekonomii: korelace, regrese, analýza časových řad, modely volatility

✅ Jak číst a tvořit modely pomocí slovních a grafických vysvětlení, ne složitých vzorců

✅ Příklady z reálných dat, doplněné o praktická cvičení na počítači

✅ Postupný výklad ideální i pro samouky a ne-matematiky

 
Proč si ji přečíst?

Kniha je ideální pro finanční manažery, controllery i studenty, kteří chtějí lépe porozumět datům a vztahům mezi ekonomickými ukazateli. Jak říká sám autor: „Studenti často nemají čas nebo chuť studovat statistiku do hloubky. Tahle kniha jim umožní pochopit to důležité – jasně, intuitivně a prakticky.“

🇬🇧 Knížka je v angličtině.

Horkou novinkou naší knihovny je bestseller Atomové návyky, který se i po pěti letech od českého vydání stále na drží na prvních místech prodejnosti. James Clear v ní ukazuje, jak i malé každodenní změny mohou vést k mimořádným výsledkům - v práci, zdraví i osobním životě.

Co se v knize dozvíte?

✅ Jak zavádět nové návyky pomocí malých kroků

✅ Proč se zaměřit na systém, ne jen na cíle

✅ Jak změnit svou identitu skrze opakované chování

✅ Čtyři jednoduché pravidla pro budování i rušení návyků

Proč si ji přečíst?
Kniha je praktická, čtivá a plná konkrétních příkladů. Pomůže vám zlepšit se v čemkoli, co děláte - ať už jde o produktivitu, zdraví nebo pracovní rutinu. Doporučujeme každému, kdo chce změnit své dlouhodobé návyky.

Dalším přírůstkem naší knihovny je titul Nikdy nedělej kompromis (aneb Vyjednávej tak, jako by ti šlo o život) od bývalého FBI vyjednavače Chrise Vosse. Kniha nabízí praktické techniky pro vyjednávání s maximálním efektem, založené na autentických krizových situacích a současné neurovědě.

Co se v knize dozvíte?

✅ Proč kompromisy často vedou jen k průměrným výsledkům a jak se jim vyhnout.

✅ Jak zklidnit situaci a navodit u protistrany pocit bezpečí.

✅ Proč může být „ne“ silnější než automatické „ano“.

✅ Jak zvládat tvrdá vyjednávání - i s agresivními nebo emočně vypjatými protějšky.

Nikdy nedělej kompromis přináší svěží, srozumitelný a precizní přístup k vyjednávání: bez klišé typu „win‑win“, zato s důrazem na respekt, empatii a strategii. Techniky z knihy ocení každý, kdo vyjednává o cenách, smlouvách nebo interních dohodách. Je to ideální čtení pro ty, kdo chtějí vyjednávat sebevědomě a efektivně - nejen v práci s partnery a týmem, ale i v osobním životě, třeba s okolím nebo dětmi.

V knihovně máme několik nových knih o Data Storytellingu a jednou z nich je Storytelling with Data od Cole Nussbaumer Knaflic. Tato kniha je skvělým průvodcem pro každého, kdo pracuje s daty a chce je prezentovat srozumitelně, přehledně a tak, aby opravdu zaujala. Autorka, která má zkušenosti z analytických rolí v Googlu, bankovnictví i private equity, ukazuje, že dobrá vizualizace není jen o pěkných grafech, ale především o tom, jak předat klíčové sdělení publiku.

Co vám kniha přinese?
✅ Jak pochopit kontext a přizpůsobit vizualizaci publiku
✅ Jak vybrat správný typ grafu pro daná data
✅ Jak odstranit zbytečný vizuální šum a zvýraznit to podstatné
✅ Jak využít principy designu k vytvoření srozumitelných a efektivních grafů
✅ Jak vyprávět příběh pomocí dat a zvýšit jejich vypovídací hodnotu
✅ Místo přeplněných a nepřehledných grafů se naučíte vytvářet vizualizace, které mají skutečný dopad

Kniha je v angličtině, ale napsaná srozumitelně i pro nerodilé mluvčí, takže se čte lehce. Je plná ukázek dobrých i špatných grafů a už jen její prolistování přináší inspiraci pro každodenní práci s vizualizacemi.

Další skvělou knihou o data storytellingu je Effective Data Storytelling od Brenta Dykese. Autor, který spolupracoval s firmami jako Microsoft, Sony, Nike nebo Amazon, nepřináší jen praktické techniky, ale také hlubší pohled na psychologii a emoce, které hrají v datovém storytellingu klíčovou roli.

Co vám kniha přinese?

✅ Jak proměnit data v příběh, který zaujme a inspiruje k akci

✅ Jak mozek vnímá fakta a vyprávění – a jak toho využít

✅ Jak správně strukturovat příběh s daty pomocí storyboardingu

✅ Jak používat principy vizuálního storytellingu pro efektivnější prezentaci dat

✅ Jak se vyhnout častým chybám v datové komunikaci

Zatímco mnoho knih o vizualizaci dat je lehce čtivých a spíše "baví", Effective Data Storytelling jde do hloubky. Vysvětluje psychologii vizualizace, odkazuje na široké spektrum dalších zdrojů a systematicky rozebírá, jak propojit data, příběh a vizuály do silného sdělení. Najdete zde spoustu konkrétních ukázek – od historických příkladů až po současnost – ale není to kniha na rychlé prolistování. Stojí za to se do ní opravdu ponořit.

This comprehensive guide combines essential knowledge on mining, organizing, and communicating data, all in a single resource. Spanning approximately 850 pages, this all-in-one reference offers eight books in one, equipping you with a strong foundation in data wrangling.