Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

О книге

Авторы книги - . Произведение относится к жанрам программирование, базы данных. Год его публикации неизвестен. Международный стандартный книжный номер: 978-5-04-184971-9.

Аннотация

Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Читать онлайн Алекс Дж. Гатман, Джордан Голдмейер - Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт


Jordan Goldmeier, Alex J. Gutman

BECOMING A DATA HEAD: How to Think, Speak and Understand Data Science, Statistics and Machine Learning

Copyright © 2021 by John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana

All Rights Reserved. This translation published under license with the original publisher John Wiley & Sons, Inc.


© Райтман М. А., перевод на русский язык, 2023

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2023

* * *

Посвящается моим детям Элли, Уильяму и Эллен.

Элли было три года, когда она узнала, что ее папа – «доктор».

Озадаченно посмотрев на меня, она сказала: «Но ведь ты не помогаешь людям…»

Памятуя об этом, я также посвящаю эту книгу вам, читатель.

Надеюсь, что она вам поможет.

– Алекс

Посвящается Стивену и Мелиссе.

– Джордан

Предисловие

Книга «Разберись в Data Science» вышла очень своевременно, учитывая текущую ситуацию с данными и аналитикой в организациях. Давайте кратко пробежимся по последним событиям. Начиная с 1970-х годов лишь немногие передовые компании эффективно использовали данные и аналитику для принятия решений и обоснования своих действий. Большинство игнорировало этот ценный ресурс или не придавало ему особого значения.

В 2000-х годах ситуация стала меняться, и компании начали понимать, как они могут изменить свою ситуацию с помощью данных и аналитики. К началу 2010-х годов интерес стал смещаться в сторону «больших данных», которые изначально появились в интернет-компаниях, а затем распространились по всей экономике. В связи с возросшим объемом и сложностью данных в компаниях возникла роль «дата-сайентиста», опять же, сначала в Силиконовой долине, а затем повсюду.

Однако как только фирмы начали приспосабливаться к большим данным, в период с 2015 по 2018 год акцент во многих фирмах снова сместился, на этот раз в сторону искусственного интеллекта. Сбор, хранение и анализ больших данных уступили место машинному обучению, обработке естественного языка и автоматизации.

В основе этих быстрых сдвигов фокуса лежал ряд допущений относительно данных и аналитики, распространенных внутри организаций. Я рад сообщить, что книга «Разберись в Data Science» разрушает многие из них и делает это весьма своевременно. Многие люди, внимательно наблюдающие за этими тенденциями, уже начинают признавать, что эти допущения направляют нас по непродуктивному пути. В оставшейся части этого предисловия я опишу пять взаимосвязанных допущений и то, как изложенные в этой книге идеи обоснованно опровергают их.


Рекомендации для вас