Джон Келлехер, Брендан Тирни | Наука о данных. Базовый курс (2020) [EPUB] -Автор: Джон Келлехер, Брендан Тирни Перевод: Михаил Белоголовский Издательство: Альпина Диджитал ISBN: 978-5-9614-3378-4 Жанр: Компьютерная литература Формат: EPUB Качество: Изначально электронное (ebook) Иллюстрации: Черно-белые Описание: 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. Для аналитиков, программистов и всех тех, кому интересно понять, что такое наука о данных и как ее можно использовать в работе.
Содержание:
Предисловие Благодарности Глава 1. Что такое наука о данных? Краткая история науки о данных Где используется наука о данных? Почему сейчас? Разоблачение мифов Глава 2. Что такое данные и что такое набор данных? Перспективы данных Данные накапливаются, мудрость – нет! Процесс CRISP-DM Глава 3. Экосистема науки о данных Перемещение алгоритмов в данные Подготовка и интеграция данных Создание базовой аналитической таблицы Глава 4. Основы машинного обучения Обучение с учителем и без Обучение моделей прогнозирования Смещения в науке о данных Оценка моделей: обобщение, а не запоминание Выводы Глава 5. Стандартные задачи науки о данных Кто наши клиенты? (Кластеризация) Мошенничество ли это? (Обнаружение аномалий) Добавить картофель фри? (Поиск ассоциативных правил) Сколько это будет стоить? (Регрессия) Глава 6. Конфиденциальность и этика Коммерческие интересы против частной жизни Этические последствия науки о данных: профилирование и дискриминация В поисках утраченной приватности Вычислительные методы сохранения конфиденциальности Правовые рамки регулирования использования данных и защиты конфиденциальности На пути к этической науке о данных Глава 7. Будущие тенденции и принципы успешности Наука о данных и медицина Умные города Проектные принципы науки о данных: почему одни проекты успешны, а другие нет Мысли напоследок Глоссарий
Скачать Джон Келлехер, Брендан Тирни - Наука о данных. Базовый курс (2020) слив курса.
Текущее время: Сегодня 04:49
Часовой пояс: GMT + 4
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
