Для того чтобы понять мир, необходимо собрать и проанализировать данные о нем. Объединение последних технологических тенденций предоставляет новые возможности для применения анализа данных к более сложным задачам, чем когда-либо прежде. Емкость компьютерных хранилищ увеличивается экспоненциально; хранение данных сейчас стало настолько дешевым, что компьютерным системам почти невозможно ничего забыть. Сенсорные устройства все шире и шире контролируют все, за чем только можно наблюдать: потоки видео, действия в социальных сетях и местоположение всего, что перемещается. Сетевая вычислительная среда позволяет использовать огромные количества машин для манипулирования этими данными. Каждый раз, когда вы осуществляете поиск в Google, задействуются сотни компьютеров, тщательно исследующие все ваши предыдущие действия, только для того, чтобы решить, какая реклама является наилучшей для демонстрации именно вам. Результатом всего этого стало рождение науки о данных - новой области, посвященной максимизации значения обширных коллекций информации. Как дисциплина, наука о данных находится где-то на пересечении статистики, информатики и машинного обучения, но стоит она отдельно, как самостоятельный персонаж. Эта книга служит введением в науку о данных, сосредоточиваясь на навыках и принципах, необходимых для построения систем, предназначенных для анализа и интерпретации данных.

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем. "Наука о данных" уже переведена на японский, корейский и китайский языки. Цитаты Сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций. Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью анализа больших наборов данных. Как правило, наука о данных становится полезной, когда у нас есть большое количество примеров и когда выявляемые закономерности слишком сложны, чтобы человек мог обнаружить их самостоятельно. Для аналитиков, программистов и всех тех, кому интересно понять, что такое наука о данных и как ее можно использовать в работе Делитесь вашим мнением о книге в соцсетях с хэштегом #наукаоданных.

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем. "Наука о данных" уже переведена на японский, корейский и китайский языки. Цитаты Сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций. Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью анализа больших наборов данных. Как правило, наука о данных становится полезной, когда у нас есть большое количество примеров и когда выявляемые закономерности слишком сложны, чтобы человек мог обнаружить их самостоятельно. Для аналитиков, программистов и всех тех, кому интересно понять, что такое наука о данных и как ее можно использовать в работе Делитесь вашим мнением о книге в соцсетях с хэштегом #наукаоданных.

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на "реальные", добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц. 2-е издание.

Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы. Вместе с Джоэлом Грас и его книгой: - Пройдите интенсивный курс языка Python - Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных - Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными - Окунитесь в основы машинного обучения - Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации - Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных "Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных". Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г. Об авторе Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных. Всегда доступен в Tweeter по хэштегу @joelgrus.

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.

Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы. Вместе с Джоэлом Грас и его книгой: - Пройдите интенсивный курс языка Python - Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных - Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными - Окунитесь в основы машинного обучения - Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации - Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных "Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных". Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г. Об авторе Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных.

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.

Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных. А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области. В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы. Вместе с Джоэлом Грас и его книгой: - Пройдите интенсивный курс языка Python - Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных - Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными - Окунитесь в основы машинного обучения - Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации - Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных "Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных". Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г. Об авторе Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных.

Учебный курс охватывает основной круг вопросов о характере медицинских данных, особенностях их сбора, хранения и обработки. Дается понятие об информации в медицине и ее свойствах. В краткой форме представлены сведения о медицинской технике, используемой в медицине. Изложены сведения о компьютерных сетях различного уровня, включая Интернет и телемедицину. Представлены основные пакеты прикладных программ, используемых в медицине. В курс включены сведения, необходимые всем специалистам как в области прикладной информатики, так и в сфере здравоохранения. Пособие предназначено для студентов медицинских колледжей и училищ.

Учебный курс охватывает основной круг вопросов о характере медицинских данных, особенностях их сбора, хранения и обработки. Дается понятие об информации в медицине и ее свойствах. В краткой форме представлены сведения о медицинской технике, используемой в медицине. Изложены сведения о компьютерных сетях различного уровня, включая Интернет и телемедицину. Представлены основные пакеты прикладных программ, используемых в медицине. В курс включены сведения, необходимые всем специалистам как в области прикладной информатики, так и в сфере здравоохранения. Пособие предназначено для студентов медицинских колледжей и училищ. 3-е издание, стереотипное.

Учебный курс охватывает основной круг вопросов о характере медицинских данных, особенностях их сбора, хранения и обработки. Дается понятие об информации в медицине и ее свойствах. В краткой форме представлены сведения о медицинской технике, используемой в медицине. Изложены сведения о компьютерных сетях различного уровня, включая Интернет и телемедицину. Представлены основные пакеты прикладных программ, используемых в медицине. В курс включены сведения, необходимые всем специалистам как в области прикладной информатики, так и в сфере здравоохранения. Пособие предназначено для студентов медицинских колледжей и училищ.

Учебный курс охватывает основной круг вопросов о характере медицинских данных, особенностях их сбора, хранения и обработки. Дается понятие об информации в медицине и ее свойствах. В краткой форме представлены сведения о медицинской технике, используемой в медицине. Изложены сведения о компьютерных сетях различного уровня, включая Интернет и телемедицину. Представлены основные пакеты прикладных программ, используемых в медицине. В курс включены сведения, необходимые всем специалистам как в области прикладной информатики, так и в сфере здравоохранения. Пособие предназначено для студентов медицинских колледжей и училищ.