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

Базы данных — это простая технология, используемая для хранения и извлечения структурированных транзакционных или операционных данных (т. е. генерируемых текущими операциями компании). Но по мере того, как компании росли и автоматизировались, объем и разнообразие данных тоже резко возрастали. В 1990-х гг. стало ясно, что, хотя компании накопили огромные объемы данных, они испытывают трудности с их анализом. Частично проблема была в том, что данные обычно хранились в многочисленных разрозненных базах в рамках одной организации. Другая трудность заключалась в том, что базы были оптимизированы для хранения и извлечения данных — действий, которые характеризуются большими объемами простых операций, таких как SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE. Для анализа данных компаниям требовалась технология, которая могла бы объединять и согласовывать данные из разнородных баз и облегчать проведение более сложных аналитических операций. Решение этой бизнес-задачи привело к появлению хранилищ данных . Организация хранилищ данных — это процесс агрегирования и анализа данных для поддержки принятия решений. Основная задача этого процесса — создание хорошо спроектированного централизованного банка данных, который тоже иногда называется хранилищем. В этом смысле хранилище данных является мощным ресурсом науки о данных, с точки зрения которой основное преимущество хранилища данных — это сокращение времени выполнения проекта. Ключевым компонентом любого процесса обработки данных являются сами данные, поэтому неудивительно, что во многих проектах бо́льшая часть времени и усилий направляется на поиск, сбор и очистку данных перед анализом. Если в компании есть хранилище данных, то усилия и время, затрачиваемые на подготовку данных, значительно сокращаются. Тем не менее наука о данных может существовать и без централизованного банка данных. Создание такого банка не ограничивается выгрузкой данных из нескольких операционных баз в одну. Объединение данных из нескольких баз часто требует сложной ручной работы для устранения несоответствий между исходными базами данных. Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) — это термин, используемый для описания стандартных процессов и инструментов для сопоставления, объединения и перемещения данных между базами. Типичные операции, выполняемые в хранилище данных, отличаются от операций в стандартной реляционной базе данных. Для их описания используется термин интерактивная аналитическая обработка (OLAP) . Операции OLAP, как правило, направлены на создание сводок исторических данных и включают сбор данных из нескольких источников. Например, запрос OLAP, выраженный для удобства на естественном языке, может выглядеть так: «Отчет о продажах всех магазинов по регионам и кварталам и разница показателей по сравнению с отчетом за прошлый год» . Этот пример показывает, что результат запроса OLAP часто напоминает стандартный бизнес-отчет. По сути, операции OLAP позволяют пользователям распределять, фрагментировать и переворачивать данные в хранилище, а также получать их различные отображения. Операции OLAP работают с отображением данных, называемым кубом данных , который построен поверх хранилища. Куб данных имеет фиксированный, заранее определенный набор измерений, где каждое измерение отображает одну характеристику данных. Для приведенного выше примера запроса OLAP необходимы следующие измерения куба данных: продажи по магазинам, продажи по регионам и продажи по кварталам . Основное преимущество использования куба данных с фиксированным набором измерений состоит в том, что он ускоряет время отклика операций OLAP. Кроме того, поскольку набор измерений куба данных предварительно запрограммирован в систему OLAP, эти системы могут быть отображены дружественным пользовательским интерфейсом (GUI) для формулирования запросов OLAP. Однако отображение куба данных ограничивает типы анализа набором запросов, которые могут быть сгенерированы только с использованием определенных заранее измерений. Интерфейс запросов SQL сравнительно более гибок. Кроме того, хотя системы OLAP полезны для исследования данных и составления отчетов, они не позволяют моделировать данные или автоматически выявлять в них закономерности.

За последние пару десятилетий наши устройства стали мобильными и подключенными к сети. Многие из нас ежедневно часами сидят в интернете, используя социальные технологии, компьютерные игры, медиаплатформы и поисковые системы. Эти технологические изменения в нашем образе жизни оказали существенное влияние на количество собираемых данных. Подсчитано, что объем данных, собранных за пять тысячелетий с момента изобретения письма до 2003 г., составляет около пяти эксабайт. С 2013 г. люди генерируют и хранят такое же количество данных ежедневно. Однако резко вырос не только объем данных, но и их разнообразие. Достаточно взглянуть на список сегодняшних онлайн-источников данных: электронные письма, блоги, фотографии, твиты, лайки, публикации, веб-поиск, загрузка видео, онлайн-покупки, подкасты и т. д. Также не забудьте о метаданных этих событий, описывающих структуру и свойства необработанных данных, и вы начнете понимать, что называется большими данными . Большие данные часто описываются по схеме «3V»: экстремальный объем ( Volume), разнообразие типов ( Variety) и скорость обработки данных ( Velocity).

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