На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

Автор
Дата выхода
06 апреля 2023
🔍 Загляните за кулисы "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Джордан Голдмейер) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
📚 Читайте "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Кризис субстандартного ипотечного кредитования
Мы едва закончили колледж, когда разразился кризис субстандартного ипотечного кредитования. Мы оба устроились на работу в ВВС в 2009 году, когда найти работу было очень трудно. Нам повезло, поскольку мы обладали востребованным навыком – мы умели работать с данными. Мы каждый день работали над преобразованием результатов исследований, проведенных аналитиками и учеными ВВС, в продукты, которые могло бы использовать правительство. Наш прием на работу стал предвестником грядущего роста важности тех ролей, которые мы исполняли.
У кризиса субстандартного ипотечного кредитования было множество причин[3 - www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/11_origins_crisis_baily_litan.pdf]. Приводя его здесь в качестве примера, мы не отрицаем прочие факторы, однако, по нашему мнению, важнейшим из них была серьезная проблема с данными.
Облигации с ипотечным покрытием считались безопасными инструментами, поскольку распределяли риск дефолта по кредиту между несколькими инвестиционными единицами. Идея заключалась в том, что если лишь некоторые активы в портфеле ипотечных кредитов окажутся убыточными, это не окажет существенного влияния на стоимость всего портфеля.
И все же, если поразмыслить, становится очевидно, что некоторые фундаментальные предположения были неверны. В первую очередь речь идет о допущении независимости между возможными дефолтами, то есть предположении о том, что если заемщик А не выполнит обязательства по кредиту, это не повлияет на риск неплатежа заемщика Б. Впоследствии мы узнали о том, что дефолты происходят по принципу домино, то есть предыдущий дефолт может предсказать вероятность дальнейших дефолтов.
Допущение независимости фактически связанных между собой событий – распространенная ошибка в статистике.
Но давайте углубимся в эту историю. Инвестиционные банки создали модели, которые переоценили эти инвестиции.





