Veda o údajoch

Recenzie čitateľov

Kniha poskytuje komplexný a zároveň prístupný úvod do vedy o údajoch, ktorý zahŕňa jej históriu, aplikácie, nástroje a etické aspekty. Hoci slúži ako vynikajúci základný materiál pre nováčikov, niektorí recenzenti zistili, že chýba hĺbka pre tých, ktorí majú predchádzajúce znalosti v tejto oblasti.

⬤ Jasný a zrozumiteľný jazyk.
⬤ Dobré pokrytie základných pojmov a ekosystému dátovej vedy.
⬤ Rieši dôležité etické otázky v oblasti vedy o údajoch.
⬤ Vhodné pre začiatočníkov a ako učebný materiál.
⬤ Dobre organizovaný a štruktúrovaný obsah.
⬤ Ponúka komplexný prehľad aplikácií a nástrojov dátovej vedy.

⬤ Chýba mu hĺbka a konkrétnosť, takže je menej vhodný pre tých, ktorí majú určité základné znalosti.
⬤ Všeobecné informácie v mnohých častiach, pričom len posledná kapitola ponúka originálne poznatky.
⬤ Niektorí čitatelia mali pocit, že je príliš základná alebo na vysokej úrovni.

(na základe 64 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Data Science

Obsah knihy:

Stručný úvod do vznikajúcej oblasti dátovej vedy, vysvetľujúci jej vývoj, vzťah k strojovému učeniu, súčasné využitie, otázky dátovej infraštruktúry a etické výzvy.

Cieľom dátovej vedy je zlepšiť rozhodovanie prostredníctvom analýzy údajov. Dnes dátová veda určuje reklamy, ktoré vidíme na internete, knihy a filmy, ktoré sú nám odporúčané na internete, ktoré e-maily sú filtrované do našich spamových priečinkov, a dokonca aj to, koľko platíme za zdravotné poistenie. Tento zväzok zo série Essential Knowledge vydavateľstva MIT Press ponúka stručný úvod do vznikajúcej oblasti dátovej vedy, vysvetľuje jej vývoj, súčasné využitie, problémy dátovej infraštruktúry a etické výzvy.

Pre organizácie nebolo nikdy jednoduchšie zhromažďovať, ukladať a spracovávať údaje. Využívanie dátovej vedy je poháňané nárastom veľkých dát a sociálnych médií, rozvojom vysokovýkonnej výpočtovej techniky a vznikom takých výkonných metód analýzy a modelovania dát, ako je hlboké učenie. Dátová veda zahŕňa súbor zásad, definícií problémov, algoritmov a procesov na získavanie nezjavných a užitočných vzorov z veľkých súborov údajov. Úzko súvisí s oblasťami dolovania údajov a strojového učenia, má však širší záber. Táto kniha ponúka stručnú históriu tejto oblasti, predstavuje základné dátové pojmy a opisuje fázy projektu dátovej vedy. Uvažuje o dátovej infraštruktúre a výzvach, ktoré prináša integrácia údajov z viacerých zdrojov, predstavuje základy strojového učenia a diskutuje o tom, ako prepojiť odborné znalosti strojového učenia s problémami reálneho sveta. V knihe sa tiež skúmajú etické a právne otázky, vývoj v oblasti regulácie údajov a počítačové prístupy k ochrane súkromia. Nakoniec sa zamýšľa nad budúcim vplyvom vedy o údajoch a ponúka zásady úspechu v projektoch vedy o údajoch.