Занимаясь наукой о данных: откровенный разговор с передовой на русском

Теперь, когда люди осознали, что данные могут сыграть решающую роль на выборах или в бизнес-модели, наука о данных как профессия набирает популярность. Но как начать работать в этой обширной, междисциплинарной области, окутанной таким ажиотажем? Эта содержательная книга, основанная на курсе «Введение в науку о данных» Колумбийского университета, расскажет вам все, что нужно знать.

Во многих из этих лекций, занимающих целые главы, специалисты по анализу данных из таких компаний, как Google, Microsoft и eBay, делятся новыми алгоритмами, методами и моделями, представляя примеры из практики и используемый ими код. Если вы знакомы с линейной алгеброй, теорией вероятности и статистикой, а также имеете опыт программирования, эта книга станет идеальным введением в науку о данных.

В число тем входят:

• Статистический вывод, разведочный анализ данных и процесс обработки данных.
• Алгоритмы
• Спам-фильтры, наивный байесовский классификатор и обработка данных.
• Логистическая регрессия
• Финансовое моделирование
• Системы рекомендаций и причинно-следственные связи
• Визуализация данных
• Социальные сети и журналистика данных
• Разработка данных, MapReduce, Pregel и Hadoop.

Курс "Doing Data Science" — это результат сотрудничества преподавателя курса Рэйчел Шутт, старшего вице-президента по науке о данных в News Corp, и консультанта по науке о данных Кэти О'Нил, старшего специалиста по науке о данных в Johnson Research Labs, которая посещала курс и писала о нем в своем блоге.