Książka informatyczna wydawnictw: BTC Edition Exit Helion Help Microsoft Press Mikom Nakom PJWSTK Read Me Robomatic Skalmierski Tortech Translator WKŁ WNT WSISIZ
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań HELION 54.90zł
Unikalne wprowadzenie do nauki o danych!
W dzisiejszych czasach najcenniejszym dobrem jest informacja. Ogromne ilości danych są przechowywane w przepastnych bazach danych, a kluczem do sukcesu jest ich umiejętna analiza i wyciąganie wniosków. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina wiedzy, w której do tej pory brakowało solidnych podręczników, pozwalających na dogłębne poznanie tego obszaru. Na szczęście to się zmieniło!
To unikalna książka, w której badacze z największych firm branży IT dzielą się skutecznymi technikami analizy danych. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, czym jest nauka o danych, model danych oraz test A/B. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat wnioskowania statystycznego, algorytmów, języka R oraz wizualizacji danych. Sięgnij po tę książkę, jeżeli chcesz się dowiedzieć, jak wykrywać oszustwa, korzystać z MapReduce oraz badać przyczynowość. To obowiązkowa pozycja na półce czytelników zainteresowanych badaniem danych.
Wśród tematów poruszonych w książce odnajdziesz:
• Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjną analizę danych i proces (metodologię) nauki o danych
• Algorytmy
• Filtry spamu, naiwny algorytm Bayesa i wstępną obróbkę danych
• Regresję logistyczną
• Modelowanie finansowe
• Mechanizmy rekomendacji i przyczynowość
• Wizualizowanie danych
• Sieci społecznościowe i dziennikarstwo danych
• Inżynierię danych, systemy MapReduce, Pregel i Hadoop
Wyciągnij wartościowe wnioski z posiadanych informacji.
Spis treści:
Rozdział 1. Wprowadzenie: czym jest nauka o danych? (19)
- Wielkie dane i szum wokół badania danych (19)
- Pokonywanie szumu (21)
- Dlaczego teraz? (22)
- Obecny horyzont (z domieszką historii) (23)
- Profil nauki o danych (27)
- Kim zatem jest badacz danych? (29)
Rozdział 2. Wnioskowanie statystyczne, eksploracyjna analiza danych i proces badania danych (33)
- Myślenie statystyczne w epoce wielkich danych (33)
- Eksploracyjna analiza danych (46)
- Proces badania danych (51)
- Eksperyment myślowy: jak zasymulować chaos? (54)
- Studium przypadku: RealDirect (55)
Rozdział 3. Algorytmy (61)
- Algorytmy uczenia maszynowego (62)
- Trzy algorytmy podstawowe (63)
- Zadanie: podstawowe algorytmy uczenia maszynowego (88)
- Podsumowując to wszystko (92)
- Eksperyment myślowy - automatyczny statystyk (93)
Rozdział 4. Filtry spamu, naiwny Bayes i obróbka danych (95)
- Eksperyment myślowy - nauczanie przez przykład (95)
- Naiwna metoda Bayesa (99)
- Zróbmy to z polotem - wygładzanie metodą Laplace'a (103)
- Porównanie naiwnej metody Bayesa z k-NN (104)
- Przykładowy kod w bashu (105)
- Skrobiąc po Sieci - interfejsy API i inne narzędzia (106)
Rozdział 5. Regresja logistyczna (111)
- Eksperymenty myślowe (112)
- Klasyfikatory (113)
- Przypadek regresji logistycznej w M6D (115)
- Zadanie z Media6Degrees (124)
Rozdział 6. Znaczniki czasu i modelowanie finansowe (129)
- Kyle Teague i GetBlue (129)
- Znaczniki czasu (131)
- Cathy O'Neil (136)
- Eksperyment myślowy (136)
- Modelowanie finansowe (137)
- Zadanie: GetGlue i zdarzenia opatrzone znacznikami czasu (150)
Rozdział 7. Wydobywanie znaczeń z danych (153)
- William Cukierski (153)
- Model Kaggle (156)
- Eksperyment myślowy: jakie są etyczne następstwa Robo-Gradera? (159)
- Wybór cech (161)
- David Huffaker: hybrydowe podejście Google do badań społecznych (176)
Rozdział 8. Doradzarki ? budowanie na styku z użytkownikiem produktu danych na miarę (181)
- Doradzarka z prawdziwego zdarzenia (182)
- Eksperyment myślowy ? bąbelki filtrowania (192)
- Zadanie: zbuduj własną doradzarkę (192)
Rozdział 9. Wizualizacja danych i wykrywanie oszustw (195)
- Historia wizualizacji danych (195)
- Czym jest nauka o danych? Nowym rozdaniem? (197)
- Przykładowe projekty wizualizacji danych (199)
- Marka projekty wizualizacji danych (202)
- Nauka o danych i ryzyko (209)
- Wizualizacja danych w Square (219)
- Eksperyment myślowy Iana (220)
- Wizualizacja danych dla takich jak my (220)
Rozdział 10. Sieci społeczne i dziennikarstwo danych (223)
- Analiza sieci społecznych w Morningside Analytics (223)
- Analiza sieci społecznych (225)
- Terminologia z obszaru sieci społecznych (226)
- Eksperyment myślowy (228)
- Metody analityczne w Morningside (229)
- Szersze tło statystyczne analizy sieci społecznych (232)
- Dziennikarstwo danych (236)
Rozdział 11. Przyczynowość (239)
- Korelacja nie implikuje przyczynowości (240)
- Starania witryny OK Cupid (242)
- Złoty standard - losowe próby kliniczne (243)
- Testy A/B (245)
- Z braku czegoś lepszego: badania obserwacyjne (247)
- Trzy zalecenia (252)
Rozdział 12. Epidemiologia (253)
- Wykształcenie i kariera zawodowa Madigana (253)
- Eksperyment myślowy (254)
- Współczesna statystyka akademicka (254)
- Literatura medyczna i badania obserwacyjne (255)
- Stratyfikacja nie rozwiązuje problemu czynników zaburzających (256)
- Czy jest lepsze wyjście? (258)
- Eksperyment badawczy (partnerstwo w wynikach obserwacji medycznych) (259)
- Finalny eksperyment myślowy (263)
Rozdział 13. Wnioski z konkursów danych: wycieki danych i ocenianie modelu (265)
- Profil Claudii jako badaczki danych (265)
- Zawody w wydobywaniu danych (267)
- Jak być dobrym modelarzem (268)
- Wyciek danych (268)
- Jak unikać wycieków (273)
- Ocenianie modeli (273)
- Wybór algorytmu (278)
- Przykład końcowy (278)
- Przemyślenia na pożegnanie (279)
Rozdział 14. Inżynieria danych - MapReduce, Pregel i Hadoop (281)
- O Davidzie Crawshaw (282)
- Eksperyment myślowy (282)
- MapReduce (283)
- Problem częstości słów (284)
- Inne przykłady użycia systemu MapReduce (288)
- Pregel (289)
- O Joshu Willsie (289)
- Eksperyment myślowy (290)
- Gdy się jest badaczem danych (290)
- Interludium ekonomiczne - Hadoop (291)
- Wracając do Josha - tok pracy (292)
- Jak zatem zacząć z Hadoopem? (293)
Rozdział 15. Głos studentów (295)
- Proces myślowy (295)
- Już nie naiwny (296)
- Pomocne dłonie (298)
- Twoje koszty mogą być różne (299)
- Tunele spinające (301)
- Z naszych prac (301)
Rozdział 16. Następna generacja badaczy danych, arogancja i etyka (303)
- Co zostało zrobione? (303)
- Czym jest (spytajmy raz jeszcze!) nauka o danych? (303)
- Jacy są badacze danych następnej generacji? (306)
- Jak być etycznym badaczem danych (308)
- Rada dotycząca kariery (313)
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
adobe algorytmy apache asp autocad asembler bsd c++ c# delphi dtp excel flash html java javascript linux matlab mysql office php samba voip uml unix visual studio windows word
Księgarnia Informatyczna zaprasza.