На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Наука о данных. Базовый курс» — 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, Базы данных. 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.
Наука о данных. Базовый курс
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
25 марта 2020
🔍 Загляните за кулисы "Наука о данных. Базовый курс" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Наука о данных. Базовый курс" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Брендан Тирни) 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
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.
📚 Читайте "Наука о данных. Базовый курс" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Наука о данных. Базовый курс", 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
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.
Тут будет реклама 1
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.
Тут будет реклама 2
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.Тут будет реклама 3
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.Тут будет реклама 4
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.
Мнения
О книге «Наука о данных. Базовый курс» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
