Джон Келлехер - Наука о данных

Фактически термины «KDD» и «глубинный анализ данных» описывают одну и ту же концепцию; различие заключается только в том, что термин «глубинный анализ данных» более распространен в бизнес-сообществах, а «KDD» – в академических кругах. Сегодня эти понятия часто взаимозаменяются [3] Некоторые специалисты все же проводят границу между глубинным анализом данных и KDD, рассматривая первый как подраздел второго и определяя его как один из методов обнаружения знаний в базах данных. , и многие ведущие академические центры используют как одно, так и другое. И это закономерно, ведь главная научная конференция в этой сфере так и называется – Международная конференция по обнаружению знаний и глубинному анализу данных.

Термин «наука о данных» появился в конце 1990-х гг. в дискуссиях, касающихся необходимости объединения статистиков с теоретиками вычислительных систем для обеспечения математической строгости при компьютерном анализе больших данных. В 1997 г. Джефф Ву выступил с публичной лекцией «Статистика = наука о данных?», в которой осветил ряд многообещающих тенденций, в том числе доступность больших и сложных наборов данных в огромных базах и рост использования вычислительных алгоритмов и моделей. В завершение лекции он призвал переименовать статистику в «науку о данных».

В 2001 г. Уильям Кливленд опубликовал план действий по созданию университетского факультета, сфокусированного на науке о данных [4] Shmueli, Galit. 2010. “To Explain or to Predict?” Statistical Science 25 (3): 289–310. doi:10.1214/10-STS330. . В плане подчеркивалось место науки о данных между математикой и информатикой и предлагалось понимать ее как междисциплинарную сферу. Специалистам по данным предписывалось учиться, работать и взаимодействовать с экспертами из этих областей. В том же году Лео Брейман опубликовал статью «Статистическое моделирование: две культуры» [5] Breiman, Leo. 2001. “Statistical Modeling: The Two Cultures (with Comments and a Rejoinder by the Author).” Statistical Science 16 (3): 199–231. doi:10.1214/ss/1009213726. . В ней он охарактеризовал традиционный подход к статистике как культуру моделирования данных, которая предполагает основной целью анализа выявление скрытых стохастических моделей (например, линейной регрессии

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Нильсон, Н. Дж. Обучающиеся машины. – М.: Мир, 1967.

Цитата взята из приглашения на семинар «KDD – 1989». – Здесь и далее прим. авт .

Некоторые специалисты все же проводят границу между глубинным анализом данных и KDD, рассматривая первый как подраздел второго и определяя его как один из методов обнаружения знаний в базах данных.

Shmueli, Galit. 2010. “To Explain or to Predict?” Statistical Science 25 (3): 289–310. doi:10.1214/10-STS330.

Breiman, Leo. 2001. “Statistical Modeling: The Two Cultures (with Comments and a Rejoinder by the Author).” Statistical Science 16 (3): 199–231. doi:10.1214/ss/1009213726.