Kniga-Online.club
» » » » Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман

Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман

Читать бесплатно Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман. Жанр: Программирование год 2004. Так же читаем полные версии (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте kniga-online.club или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Название:
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Дата добавления:
6 декабрь 2023
Количество просмотров:
34
Возрастные ограничения:
(18+) Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту для удаления материала.
Читать онлайн
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман
Вы автор?
Жалоба
Все книги на сайте размещаются его пользователями. Приносим свои глубочайшие извинения, если Ваша книга была опубликована без Вашего согласия.
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.

Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман краткое содержание

Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман - описание и краткое содержание, автор Алекс Дж. Гатман, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки kniga-online.club

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.

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

Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - читать книгу онлайн, автор Алекс Дж. Гатман
Назад 1 2 3 4 5 ... 69 Вперед
Перейти на страницу:

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.

Допущение 1. Аналитика, большие данные и ИИ – совершенно разные явления.

Многие полагают, что «традиционная» аналитика, большие данные и ИИ – это отдельные явления. Однако авторы книги «Разберись в Data Science» справедливо считают, что эти вещи тесно связаны друг с другом. Все они требуют статистического мышления, использования традиционных аналитических подходов, вроде регрессионного анализа, а также методов визуализации данных. Предиктивная аналитика – это, по сути, то же самое, что и контролируемое машинное обучение. Кроме того, большинство методов анализа данных работают с наборами данных любого размера. Короче говоря, главный по данным может эффективно работать во всех трех областях, так что заострять внимание на различиях между ними не очень продуктивно.

Допущение 2. В этой песочнице могут играть только дата-сайентисты.

Мы часто прославляли дата-сайентистов, полагая, что только они способны эффективно работать с данными и аналитикой. Тем не менее в настоящее время зарождается важная тенденция к демократизации этих идей, и все больше организаций расширяют полномочия «гражданских специалистов по работе с данным». Автоматизированные инструменты машинного обучения упрощают создание моделей, которые отлично справляются с прогнозированием. Разумеется, нам все еще нужны профессиональные дата-сайентисты для разработки новых алгоритмов и проверки работы гражданских специалистов, занимающихся сложным анализом. Однако организации, которые демократизируют занятие аналитикой и наукой о данных, привлекая к этому «любителей», способны значительно расширить использование этих важных возможностей.

Допущение 3. Дата-сайентисты – это единороги, обладающими всеми необходимыми навыками.

Мы привыкли полагать, что дата-сайентисты, умеющие разрабатывать модели, также способны решать все остальные задачи, связанные с внедрением этих моделей. Другими словами, мы считаем их своеобразными «единорогами», которые могут все. Но таких «единорогов» нет вообще, или они существуют лишь в небольшом количестве. Главные по данным, которые понимают не только основы науки о данных, но и особенности бизнеса, а также способны эффективно управлять проектами и выстраивать деловые отношения, будут чрезвычайно ценны как участники проектов по работе с данными. Они могут стать продуктивными членами команд дата-сайентистов и повысить вероятность того, что проекты по работе с данными принесут бизнесу пользу.

Допущение 4. Чтобы преуспеть в работе с данными и аналитикой, вам необходимы выдающиеся математические способности и много тренировок.

Еще одно похожее допущение сводится к тому, что для работы с данными человек должен быть очень хорошо подготовлен в этой области, а также хорошо разбираться в математике. Математические способности и подготовка, безусловно, очень важны, но авторы книги «Разберись в Data Science» утверждают (и я с ними согласен), что мотивированный ученик способен освоить необходимые навыки в достаточной степени для того, чтобы стать полезным участником проектов по работе с данными. Во-первых, общие принципы статистического анализа далеко не так сложны, как может показаться. Во-вторых, для того, чтобы «быть полезным» участником проектов по работе с данными, ваш уровень владения аналитикой не обязательно должен быть чрезвычайно высоким. Работа с профессиональными дата-сайентистами или автоматизированными ИИ-программами требует лишь любознательности и умения задавать хорошие вопросы, находить взаимосвязи между бизнес-проблемами и количественными результатами, а также обращать внимание на сомнительные предположения.

Допущение 5. Если в колледже или аспирантуре вы не занимались в основном количественными предметами, вам слишком поздно осваивать навыки, необходимые для работы с данными и аналитикой.

Это предположение подтверждается данными опросов. Согласно результатам опроса, проведенного компанией Splunk в 2019 году, в котором приняли участие около 1300 руководителей по всему миру, практически каждый респондент (98 %) согласен с тем, что навыки работы с данными важны для специалистов будущего[1]. А 81 % респондентов считает, что навыки работы с данными необходимы для того, чтобы стать старшим руководителем в их компаниях, а 85 % согласны с тем, что ценность таких навыков в их фирмах будет расти. Тем не менее 67 % респондентов заявили, что им неудобно получать доступ к данным или использовать их

Назад 1 2 3 4 5 ... 69 Вперед
Перейти на страницу:

Алекс Дж. Гатман читать все книги автора по порядку

Алекс Дж. Гатман - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки kniga-online.club.


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

Отзывы читателей о книге Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт, автор: Алекс Дж. Гатман. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Уважаемые читатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

  • 1. Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации.
  • 2. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний.
  • 3. Просьба отказаться от нецензурной лексики.
  • 4. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор kniga-online.


Прокомментировать
Подтвердите что вы не робот:*
Подтвердите что вы не робот:*