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.
Последний миф, который мы упомянем, — вера в то, что наука о данных быстро окупается. Истинность этого утверждения зависит исключительно от контекста организации. Внедрение науки о данных может потребовать значительных инвестиций с точки зрения инфраструктуры и найма персонала с опытом соответствующей работы. Более того, наука о данных не даст положительных результатов по каждому проекту. Иногда в данных нет искомого бриллианта или организация не в состоянии использовать прозрение, полученное в результате анализа. Однако в тех случаях, когда бизнес-проблема ясна, а соответствующая информация и человеческий опыт доступны, наука о данных, как правило, обеспечивает действенное понимание, которое дает организации конкурентное преимущество.
Источники
‹1›. Shmueli, Galit. 2010. «To Explain or to Predict?» Statistical Science 25 (3): 289–310. doi:10.1214/10-STS330.
‹2›. Breiman, Leo. 2001. «Statistical Modeling: The Two Cultures (with Comments and a Rejoinder by the Author).» Statistical Science 16 (3): 199–231. doi:10.1214/ss/1009213726.
‹3›. Silver, David, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre, George van den Driessche, Julian Schrittwieser, et al. 2016. «Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search.» Nature 529 (7587): 484–89. doi:10.1038/nature16961.
‹4›. Manyika, James, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers. 2011. «Big Data: The next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity.» McKinsey Global Institute. http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-thenext-frontier-for-innovation.
‹5›. Henke, Nicolaus, Jacques Bughin, Michael Chui, James Manyika, Tamim Saleh, and Bill Wiseman. 2016. «The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World.» McKinsey Global Institute. http://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/ourinsights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world.
‹6›. Tufte, Edward R. 2001. The Visual Display of Quantitative Information. 2nd edition edition. Cheshire, Conn: Graphics Press.
‹7›. Taylor, David. 2016. «Battle of the Data Science Venn Diagrams.» KDnuggets. http://www.kdnuggets.com/2016/10/battle-data-science-venn-diagrams.html.
‹8›. Cleveland, William S. 2001. «Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics.» International Statistical Review 69 (1): 21–26. doi:10.1111/j.1751–5823.2001.tb00477.x.
‹9›. DeZyre. 2015. «How Big Data Analysis Helped Increase Walmart’s Sales Turnover?» DeZyre. https://www.dezyre.com/article/how-big-data-analysis-helped-increase-walmarts-salesturnover/109.
‹10›. Kitchin, Rob. 2014. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage.
‹11›. Anderson, Chris. 2008. The Long Taiclass="underline" Why the Future of Business Is Selling Less of More. Revised edition. New York: Hachette Books.
‹12›. Linoff, Gordon S., and Michael JA Berry. 2011. Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. John Wiley & Sons.
‹13›. Lewis, Michael. 2004. Moneybalclass="underline" The Art of Winning an Unfair Game. 1st edition. New York: W. W. Norton & Company.
‹14›. Дабнер Стивен, Левитт Стивен. Фрикономика. Экономист-хулиган и журналист-сорвиголова исследуют скрытые причины всего. — М.: Альпина Паблишер, 2019.
‹15›. Few, Stephen. 2012. Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten. Second edition. Burlingame, CA: Analytics Press.
Глава 2. Что такое данные и что такое набор данных?
Как следует из названия, наука о данных фундаментально зависит от самих данных. По существу данные являются абстракцией реальной сущности (человека, объекта или события). Термины «переменная», «признак» или «атрибут» часто используются взаимозаменяемо для обозначения отдельно взятой абстракции. Обычно каждый объект описывается рядом атрибутов. Например, книга может иметь следующий набор атрибутов: автор, название, тема, жанр, издатель, цена, дата публикации, количество слов, глав, страниц, издание, ISBN и т. д.
Набор данных состоит из данных, относящихся к совокупности объектов, причем каждый объект описан в терминах набора атрибутов. В своей наиболее простой форме[10] набор данных организован в виде матрицы размером n × m, называемой аналитической записью, где n — количество объектов (строк), а m — количество атрибутов (столбцов). В науке о данных термины «набор данных» и «аналитическая запись» часто используются взаимозаменяемо, при этом аналитическая запись является конкретным представлением набора данных. Таблица 1 иллюстрирует аналитическую запись для набора данных нескольких книг. Каждый ряд в таблице описывает одну книгу. Термины «объект», «экземпляр», «пример», «сущность», «кейс» и «запись» используются в науке о данных для обозначения строки. Таким образом, набор данных содержит набор объектов, и каждый из объектов описывается набором атрибутов.
10
Хотя многие наборы данных можно описать как плоскую матрицу n × m, существуют сценарии, в которых набор данных представлен в более сложной форме: например, если набор данных описывает эволюцию нескольких атрибутов во времени, то каждый момент времени в наборе данных будет представлен двухмерной плоской матрицей n × m, перечисляющей состояние атрибутов в данный момент времени, но общий набор данных будет трехмерным, где время используется для связывания двумерных срезов момента. В таком контексте термин «тензор» иногда используется для придания идее матрицы дополнительного измерения.