Věda o datech

Recenze čtenářů

Kniha poskytuje komplexní a zároveň přístupný úvod do datové vědy, který se zabývá její historií, aplikacemi, nástroji a etickými aspekty. Zatímco pro nováčky slouží jako výborný základ, někteří recenzenti ji považovali za nedostatečně hlubokou pro ty, kteří mají předchozí znalosti v této oblasti.

⬤ Jasný a srozumitelný jazyk.
⬤ Dobré pokrytí základních pojmů a ekosystému datové vědy.
⬤ Řeší důležité etické otázky v datové vědě.
⬤ Vhodné pro začátečníky i jako studijní materiál.
⬤ Dobře organizovaný a strukturovaný obsah.
⬤ Nabízí ucelený přehled aplikací a nástrojů datové vědy.

⬤ Postrádá hloubku a konkrétnost, takže je méně vhodná pro ty, kteří mají určité základní znalosti.
⬤ Obecné informace v mnoha částech, pouze poslední kapitola nabízí originální postřehy.
⬤ Někteří čtenáři měli pocit, že je příliš základní nebo na vysoké úrovni.

(na základě 64 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Data Science

Obsah knihy:

Stručný úvod do vznikajícího oboru datové vědy, vysvětlující jeho vývoj, vztah ke strojovému učení, současné využití, otázky datové infrastruktury a etické výzvy.

Cílem datové vědy je zlepšit rozhodování prostřednictvím analýzy dat. Datová věda dnes určuje, jaké reklamy vidíme na internetu, jaké knihy a filmy jsou nám doporučovány na internetu, které e-maily jsou filtrovány do našich složek se spamem, a dokonce i to, kolik platíme za zdravotní pojištění. Tento svazek z řady Essential Knowledge nakladatelství MIT Press nabízí stručný úvod do vznikajícího oboru datové vědy, vysvětluje jeho vývoj, současné využití, problémy datové infrastruktury a etické výzvy.

Shromažďování, ukládání a zpracování dat nebylo pro organizace nikdy jednodušší. Využívání datové vědy je poháněno rozvojem velkých dat a sociálních médií, rozvojem vysoce výkonných počítačů a nástupem výkonných metod analýzy a modelování dat, jako je hluboké učení. Datová věda zahrnuje soubor zásad, definic problémů, algoritmů a postupů pro získávání nezjevných a užitečných vzorců z velkých souborů dat. Úzce souvisí s obory dolování dat a strojového učení, ale má širší záběr. Tato kniha nabízí stručnou historii oboru, seznamuje se základními pojmy z oblasti dat a popisuje jednotlivé fáze projektu datové vědy. Zabývá se datovou infrastrukturou a výzvami, které přináší integrace dat z různých zdrojů, představuje základy strojového učení a pojednává o tom, jak propojit odborné znalosti strojového učení s reálnými problémy. Kniha rovněž rozebírá etické a právní otázky, vývoj v oblasti regulace dat a počítačové přístupy k ochraně soukromí. V závěru se zamýšlí nad budoucím dopadem datové vědy a nabízí zásady pro úspěch v projektech datové vědy.