Книги

Наука о данных. Базовый курс

22
18
20
22
24
26
28
30
Джон Келлехер Брендан Тирни Наука о данных. Базовый курс

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.

Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.

«Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.

big data, data mining, анализ данных, анализ данных и исследования, аналитика, машинное обучение, нейронные сети, обработка данных 2018 ru en Михаил Белоголовский
Sergius MS Word, OpenOffice+LoPyExportToFB2, FictionBook Editor Release 2.6.7 06.11.2021 https://www.litres.ru/brendan-tirni/nauka-o-dannyh/ LOPyFB2Tools-2021-11-06-22-21-53-----420 1.1

ver 1.1 — создание fb2 из epub, скрипты (Sergius).

Келлехер, Джон; Тирни, Брендан. Наука о данных: Базовый курс Альпина Паблишер Москва 2020 978-5-9614-3378-4

Джон Келлехер, Брендан Тирни

Наука о данных. Базовый курс

Переводчик Михаил Белоголовский

Научный редактор Заур Мамедьяров

Главный редактор С. Турко

Руководитель проекта А. Василенко

Корректоры Е. Аксенова, Т. Редькина

Компьютерная верстка А. Абрамов

Художественное оформление и макет Ю. Буга

Иллюстрация на обложке shutterstock.com

Права на публикацию на русском языке получены при содействии Агентства Александра Корженевского (Москва).

© 2018 Massachusetts Institute of Technology

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2020

© Электронное издание. ООО «Альпина Диджитал», 2020

* * *

Предисловие

Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью анализа больших наборов данных. Как область деятельности наука о данных включает в себя ряд принципов, методов постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления скрытых полезных закономерностей в больших наборах данных. Она тесно связана с глубинным анализом данных и машинным обучением, но имеет более широкий охват. Сегодня наука о данных управляет принятием решений практически во всех сферах современного общества. В повседневной жизни вы ощущаете на себе воздействие науки о данных, когда видите отобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей, отфильтрованные письма в папке со спамом, персональные предложения от мобильных операторов и страховых компаний. Она влияет на порядок переключения и длительность сигналов светофоров в вашем районе, на то, как были созданы новые лекарства, продающиеся в аптеке, и то, как полиция вычисляет, где может потребоваться ее присутствие.

Рост использования науки о данных в обществе обусловлен появлением больших данных и социальных сетей, увеличением вычислительной мощности, уменьшением размеров носителей компьютерной памяти и разработкой более эффективных методов анализа и моделирования данных, таких как глубокое обучение. Вместе эти факторы означают, что сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций. В то же время эти технические новшества и растущее применение науки о данных означают, что этические проблемы, связанные с использованием данных и личной конфиденциальностью, тоже вышли на первый план. Цель этой книги — познакомить с наукой о данных на уровне ее основных элементов и с той степенью погружения, которая обеспечит принципиальное понимание вопроса.