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
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.
Тут будет реклама 1
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.Тут будет реклама 2
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.
Закономерности, которые мы выявляем с помощью науки о данных, полезны только в том случае, если они ведут к прозрению, позволяющему что-то сделать для решения проблемы.
Тут будет реклама 3
То, ради чего мы выявляем закономерность, иногда называют «действенные прозрения». Слово «прозрение» подчеркивает, что закономерность должна дать нам важную информацию о проблеме, которая до этого была скрыта. Слово «действенный» говорит о том, что это прозрение должно быть применимо. Например, мы работаем в компании мобильной связи, которая пытается решить проблему оттока клиентов (когда слишком много клиентов переключаются на другие компании).Тут будет реклама 4
Один из способов, каким наука о данных может помочь в решении этой проблемы, – использование данных бывших клиентов для выявления закономерностей, которые позволят нам выявить среди текущих клиентов группу, наиболее подверженную риску оттока, после чего с этими клиентами можно связаться и постараться заинтересовать их.
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!
