Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

1

Splunk Inc., “The State of Dark Data,” 2019, www.splunk.com/en_us/form/the-state-of-dark-data.html.

2

Venture Beat. “87 % of data science projects failing”: venturebeat.com/2019/07/19/why-do-87-of-data-science-projects-never-make-it-into-production

3

www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/11_origins_crisis_baily_litan.pdf

4

Нейт Сильвер написал по этому поводу целую серию статей (fivethirtyeight.com/tag/the-real-story-of-2016). Одна из ошибок социологов заключалась в допущении независимости событий, как и в случае с ипотечным кризисом.

5

Примечание для коллег-статистиков: мы имеем в виду обычную, а не статистическую достоверность.

6

Метод k-ближайших соседей можно использовать для предсказания не только классов, но и чисел. Эти так называемые задачи регрессии мы рассмотрим далее в книге.

7

Эта идея обсуждается в чрезвычайно полезной книге Г. Уилсона «Teaching tech together» (CRC Press, 2019).

8

Надежная стратегия работы с данными способна смягчить эти проблемы. Разумеется, важным компонентом любой подобной стратегии является решение значимых проблем, и именно на этом мы сосредоточим внимание в этой главе. Если вы хотите узнать больше о высокоуровневой стратегии работы с данными, обратитесь к книге Jagare, U. Data science strategy for dummies. (John Wiley & Sons, 2019).