Наука о данных. Базовый курс
- Автор: Келлехер Джон, Тирни Брендан
- Год: 2020
- Язык: русский
- Год: Альпина Паблишер
- ISBN: 978-5-9614-3378-4
- Переводчик: Михаил Белоголовский
- Жанр: Программное обеспечение
Электронная книга - «Наука о данных. Базовый курс». Краткое содержание книги:
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.
В онлайн-мире эквивалентом апселлинга (продажи более дорогих версий товара) и перекрестных продаж являются рекомендательные системы. Если вы смотрели фильмы на Netflix или покупали что-нибудь на Amazon, то знаете, что эти сайты собирают и используют данные, а затем предлагают вам варианты следующих просмотров или покупок. Одни рекомендательные системы направляют вас к блокбастерам и бестселлерам, а другие — к нишевым продуктам, соответствующим вашим вкусам. В книге Криса Андерсона «Длинный хвост: Эффективная модель бизнеса в интернете»{8} утверждается, что по мере удешевления производства и дистрибуции рынки переходят от продажи большого количества небольшого набора хитов к продажам меньшего количества более разнообразных нишевых продуктов. Этот компромисс между стимулированием продаж популярных и нишевых продуктов лежит в основе разработки рекомендательных систем и влияет на алгоритмы обработки данных, используемые в этих системах.
В последние годы государственные структуры осознали преимущества науки о данных. Например, правительство США в 2015 г. назначило математика Дханурджая Патила первым главным специалистом по данным. Некоторые из крупнейших инициатив в области науки о данных, возглавляемых правительством, были связаны со здоровьем. Наука о данных лежит в основе проектов «Раковый прорыв» (Cancer Moonshot) и «Точная медицина» (Precision Medicine)[4]. «Точная медицина» сочетает секвенирование генома человека и науку о данных при разработке индивидуальных лекарств для отдельных пациентов. Одной из его частей является программа «Все мы» (All of Us)[5], которая занимается сбором информации об окружающей среде, образе жизни и биологических параметрах более миллиона добровольцев для создания крупнейших в мире баз данных точной медицины. Наука о данных радикальным образом меняет устройство городов, где она применяется для отслеживания, анализа и контроля экологических, энергетических и транспортных систем, а также при долгосрочном городском планировании{9}. Мы вернемся к здоровью и умным городам в главе 9, когда будем обсуждать перспективы науки о данных на ближайшие десятилетия.
Еще одна инициатива правительства США в области данных направлена на то, чтобы департаменты полиции лучше понимали, как они могут помочь местным сообществам[6]. Наука о данных также способствует прогнозированию очагов преступности и рецидивов преступлений, однако правозащитные группы подвергли критике ее использование в уголовном правосудии. В главе 7 мы обсудим вопросы конфиденциальности и этики, поднятые наукой о данных, и одним из факторов в этой дискуссии станет то, что многие люди имеют разное мнение о приватности информации, в зависимости от области, где она применяется. Если ее использование в медицинских исследованиях, финансируемых государством, находит поддержку, то реакция тех же людей меняется на противоположную, когда речь заходит о деятельности полиции и уголовном правосудии. В главе 7 мы также обсудим использование персональных данных для определения размера выплат при страховании жизни, здоровья, автомобиля, дома и путешествий.
Фильм 2011 г. «Человек, который изменил все» с участием Брэда Питта продемонстрировал растущую роль науки о данных в современном спорте. Фильм основан на книге «Moneyball»[7] 2004 г., в которой рассказана реальная история о том, как бейсбольный клуб «Окленд Атлетикс» использовал науку о данных для улучшения отбора игроков{10}. С ее помощью было выявлено, что процентное соотношение попадания игрока на базу и упущенных возможностей является более информативным показателем его успешности, чем традиционно принятые в бейсболе статистические данные, такие как средний уровень достижений. Это понимание позволило составить список недооцененных игроков и превзойти возможности бюджета. Успех «Окленд Атлетикс» произвел революцию в бейсболе, и сегодня большинство клубов интегрирует аналогичные стратегии, основанные на данных, в процесс найма.
Эта история — яркий пример того, как наука о данных может дать организации преимущество в конкурентном рыночном пространстве. Но с точки зрения самой науки наиболее важным аспектом здесь является то, что иногда на первый план выходит выявление информативных атрибутов. Распространено мнение, что ценность науки о данных заключается в моделях, которые создаются в процессе. Однако, как только мы узнаем важные атрибуты области определения, можно легко создавать модели, управляемые данными. Ключом к успеху является получение правильных данных и поиск правильных атрибутов. В своей книге «Фрикономика»[8] Стивен Левитт и Стивен Дабнер иллюстрируют важность этого на примере широкого круга проблем, поскольку считают, что ключом к пониманию современной жизни является «знание того, что и как измерять»{11}. Используя науку о данных, мы можем выявить важные закономерности, которые, в свою очередь, помогут идентифицировать нужные атрибуты области определения. Причина, по которой наука о данных используется все шире, заключается в том, что сфера ее приложения не имеет значения: важны только правильные данные и четкая формулировка проблемы.
4
https://www.cancer.gov/research/key-initiatives.
5
https://allofus.nih.gov/.
6
https://www.policedatainitiative.org/.
7
Льюис М. MoneyBall. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.
8
Дабнер С., Левитт С. Фрикономика. — М.: Альпина Паблишер, 2018.