Джон Келлехер - Наука о данных. Базовый курс

Здесь есть возможность читать онлайн «Джон Келлехер - Наука о данных. Базовый курс» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Москва, Год выпуска: 2020, ISBN: 2020, Издательство: Альпина Паблишер, Жанр: Базы данных, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Наука о данных. Базовый курс: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Наука о данных. Базовый курс»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

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.

Наука о данных. Базовый курс — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Наука о данных. Базовый курс», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Благодарности

Джон хотел бы поблагодарить свою семью и друзей за их содействие и поддержку в процессе подготовки этой книги и посвящает ее своему отцу Джону Бернарду Келлехеру в знак признания его любви и дружбы.

Брендан хотел бы поблагодарить Грейс, Дэниела и Элеонору за их постоянную поддержку при написании всех его книг (эта уже четвертая), что позволило совмещать работу и путешествия.

Глава 1. Что такое наука о данных?

Наука о данных включает в себя набор принципов, методов постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления скрытых полезных закономерностей в больших данных. Многие элементы этой науки были разработаны в смежных областях, таких как машинное обучение и глубинный анализ данных. Фактически термины «наука о данных», «машинное обучение» и «глубинный анализ данных» часто используются взаимозаменяемо. Эти дисциплины объединяет то, что все они направлены на улучшение процесса принятия решений посредством анализа данных. Однако, хотя наука о данных заимствует методы перечисленных областей, она имеет более широкий охват. Машинное обучение фокусируется на разработке и оценке алгоритмов выявления закономерностей в данных. Глубинный анализ данных, как правило, предполагает анализ структурированных данных и часто подразумевает акцент на коммерческих приложениях. Наука о данных учитывает и то и другое, при этом охватывает и другие проблемы: очистку и преобразование неструктурированных веб-данных и информации из социальных сетей, хранение и обработку больших неструктурированных наборов данных и вопросы, связанные с этикой и регулированием.

Используя науку о данных, мы можем выявлять различные типы закономерностей. Например, нам понадобилось выявить закономерности, которые помогут идентифицировать группы клиентов, демонстрирующих сходное поведение и вкусы. На языке бизнеса эта задача известна как сегментация клиентов , а в терминологии науки о данных выявление такого типа закономерностей называется кластеризацией . Или, допустим, нам потребовалось выявить закономерность, которая обнаруживает продукты, которые часто покупают вместе. Опять же, в терминах науки о данных выявление такого типа закономерностей называется поиском ассоциативных правил . Или же нам нужны закономерности, которые выявляют странные или подозрительные события, например мошенничество со страховкой. Идентификация таких типов закономерностей известна как обнаружение аномалий или выбросов . Наконец, мы можем выявлять закономерности, которые помогают классифицировать что угодно. Например, закономерность классификации, выявленная в наборе данных электронной почты, могла бы выглядеть следующим образом: если письмо содержит фразу «легкий заработок» — это, скорее всего, спам . Поиск подобных правил классификации называется прогнозированием . Выбор слова «прогнозирование» может показаться странным, потому что правило не предсказывает, что произойдет в будущем: электронное письмо уже либо является, либо не является спамом. Поэтому правильнее говорить о закономерностях прогнозирования как о прогнозировании недостающего значения атрибута, а не о предсказании будущего. В этом примере мы прогнозируем, должен ли атрибут классификации электронной почты иметь значение «Спам» или нет.

Хотя науку о данных можно использовать для выявления различных типов закономерностей, мы всегда хотим, чтобы они были нетривиальными и полезными. Приведенный выше пример с электронной почтой настолько прост и очевиден, что, если бы это было единственное правило, извлеченное в процессе обработки данных, нас ждало бы разочарование. Этим правилом проверяется только один атрибут электронного письма: содержит ли оно фразу «легкий заработок» . Если человек может с такой же легкостью создать шаблон, то, как правило, не стоит тратить время и усилия на использование науки о данных для «обнаружения» закономерности. Как правило, наука о данных становится полезной, когда у нас есть большое количество примеров и когда выявляемые закономерности слишком сложны, чтобы человек мог обнаружить их самостоятельно. В качестве нижней границы мы можем взять такое число примеров, обработка которых становится слишком трудоемкой для человека. Что касается сложности закономерностей, мы тоже можем определить ее относительно человеческих возможностей. Люди неплохо справляются с распознаванием правил, которые связывают один, два или даже три атрибута, но, когда их становится больше трех, мы начинаем перегорать. Наука о данных, напротив, применяется как раз тогда, когда мы хотим найти закономерности среди 10, 100, 1000 или даже миллиона атрибутов.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Наука о данных. Базовый курс»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Наука о данных. Базовый курс» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Наука о данных. Базовый курс»

Обсуждение, отзывы о книге «Наука о данных. Базовый курс» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x