Původní název:
Data Science Handbook: A Practical Approach
Obsah knihy:
PŘÍRUČKA DATOVÉ VĚDY
Tato referenční příručka poskytuje praktické zkušenosti s různými algoritmy a populárními technikami používanými v reálném čase v datové vědě všem výzkumníkům pracujícím v různých oblastech.
Datová věda je v moderní době jednou z předních oblastí zaměřených na výzkum. Má zásadní roli ve zdravotnictví, strojírenství, vzdělávání, mechatronice a lékařské robotice. Vytváření modelů a práce s daty není hodnotově neutrální. Vybíráme si problémy, s nimiž pracujeme, vytváříme předpoklady v těchto modelech a rozhodujeme o metrikách a algoritmech pro tyto problémy. Datový vědec identifikuje problém, který lze řešit pomocí dat a odborných nástrojů modelování a kódování.
Kniha začíná úvodními pojmy z oblasti datové vědy, jako je munging dat, příprava dat a jejich transformace. Kapitola 2 se zabývá vizualizací dat, kreslením různých grafů a histogramů. Kapitola 3 se zabývá matematikou a statistikou pro datovou vědu. Kapitola 4 se zaměřuje především na algoritmy strojového učení v datové vědě. Kapitola 5 obsahuje analýzu odlehlých hodnot a algoritmus DBSCAN. Kapitola 6 se zaměřuje na shlukování. Kapitola 7 se zabývá analýzou sítí. Kapitola 8 se zaměřuje především na regresi a naive-bayesův klasifikátor. Kapitola 9 se zabývá webovými vizualizacemi dat pomocí nástroje Plotly. Kapitola 10 pojednává o scrapování webových dat.
Knihu uzavírá kapitola pojednávající o 19 projektech na různá témata z oblasti datové vědy.
Publikum
Příručku využijí postgraduální studenti až po vědecké pracovníky v oblasti informatiky a elektrotechniky, stejně jako odborníci v řadě průmyslových odvětví, například ve zdravotnictví.
