Ешь, двигайся, спи Жесткий подход Дэна Кеннеди Телефоны Бизбук - c 10 до 18 по будним дням
 
Наши проекты:
Вход для зарегистрированных пользователей
Регистрация нового пользователя
Каталог книг Новинки Анонсы Заказы / Корзина Рассылка Оплата и Доставка Контакты
Вы находитесь в разделе каталога:
• Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R, Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт


Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R
Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R
Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт
Год выпуска: 2018
Изд-во: Питер
ISBN: 978-5-4461-0622-6
Переплёт: мягкий
368 страниц
Цена: 660.00 грн.
Есть в наличии
в корзину

Instant Purshare Только на 1 книгу
Доставка: по Киеву - в течение суток*
                по Украине - от 2 до 10 суток*
Data Science (исследование данных) - одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Исследование данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель.

Книга "Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R" основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима.

Эта книга включает информациют о:

- Байесовском методе
- Статистических алгоритмах
- Финансовом моделировании
- Рекомендательных движках
- Визуализации данных
- MapReduce

В книге "Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R" используются языки Python и R.




Оглавление книги Кэти О'Нил, Рэйчел Шатт "Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R"



Предисловие Рэйчел Шатт................................................................................................................14
Мотивация........................................................................................................................................14
Происхождение курса...................................................................................................................15
Как появилась эта книга..............................................................................................................17
Чего следует ждать от книги......................................................................................................17
Структура издания.........................................................................................................................18
Как читать книгу.............................................................................................................................18
Как в книге используется код....................................................................................................19
Для кого это издание.....................................................................................................................19
Что вы уже должны знать............................................................................................................20
Дополнительная литература......................................................................................................20
О тех, кто внес вклад в книгу.....................................................................................................22
Условные обозначения.................................................................................................................22
Использование примеров кода..................................................................................................23
Благодарности........................................................................................................................................24
Глава 1. Введение: что такое наука о данных ............................................................................ 26
Большие данные и наука о данных..........................................................................................26
За пологом шумихи.......................................................................................................................27
Почему именно сейчас..................................................................................................................29
Сегодняшняя картина (и немного истории).........................................................................31
Профиль науки о данных.............................................................................................................34
Мысленный эксперимент: метаопределение........................................................................36
Итак, кто же такой исследователь данных............................................................................37
В академических кругах........................................................................................................37
В промышленности.................................................................................................................39
Глава 2. Статистический анализ, разведочный анализ данных и процесс
их научного исследования ....................................................................................................... 41
Статистическое мышление в век больших данных............................................................41
Статистический анализ..........................................................................................................42
Генеральные совокупности и выборки.............................................................................43
Генеральные совокупности и выборки больших данных..........................................44
Большие данные могут означать большие допущения...............................................47
Моделирование.........................................................................................................................49
Разведочный анализ данных......................................................................................................57
Философия разведочного анализа данных.....................................................................58
Упражнение: РАД....................................................................................................................60
Процесс научных исследований данных................................................................................63
Мысленный эксперимент: как бы вы имитировали хаос?...............................................66
Практический пример: RealDirect............................................................................................68
Как RealDirect зарабатывает деньги.................................................................................68
Упражнение. Стратегия по данным RealDirect.............................................................69
Глава 3. Алгоритмы ........................................................................................................................... 73
Алгоритмы машинного обучения.............................................................................................74
Три основных алгоритма.............................................................................................................75
Линейная регрессия................................................................................................................77
k-ближайшие соседи...............................................................................................................91
k-средние...................................................................................................................................101
Упражнение. Основные алгоритмы машинного обучения............................................105
Решения....................................................................................................................................105
Резюмируя вышесказанное.......................................................................................................109
Мысленный эксперимент: автоматизированный статистик.........................................110
Глава 4. Фильтры спама, наивный классификатор Байеса и перебор данных ........... 111
Мысленный эксперимент: обучение на примере..............................................................111
Почему линейная регрессия не сработает для фильтрации спама.......................113
Что насчет k-ближайших соседей....................................................................................114
Наивный классификатор Байеса............................................................................................116
Закон Байеса............................................................................................................................116
Спам-фильтр для отдельных слов...................................................................................117
Спам-фильтр, комбинирующий слова: наивный классификатор Байеса..........119
Пофантазируем: сглаживание Лапласа................................................................................121
Сравнение наивного классификатора Байеса с k-БС......................................................122
Пример кода в оболочке bash...................................................................................................123
Веб-агрегация: API и другие инструменты.........................................................................124
Упражнение от Джейка: использование наивного классификатора
Байеса для классификации статей.........................................................................................126
Пример кода на языке R для работы с NYT API.........................................................127
Глава 5. Логистическая регрессия .............................................................................................. 130
Мысленные эксперименты.......................................................................................................131
Классификаторы...........................................................................................................................132
Время выполнения................................................................................................................133
Интерпретируемость............................................................................................................134
Масштабируемость................................................................................................................134
Тематическое исследование логистической регрессии M6D.......................................134
Модели переходов.................................................................................................................135
Математическая основа.......................................................................................................136
Оценка ? и ?.............................................................................................................................138
Метод Ньютона......................................................................................................................140
Стохастический градиентный спуск...............................................................................140
Реализация...............................................................................................................................141
Оценка.......................................................................................................................................141
Упражнение от компании Media 6 Degrees.........................................................................144
Пример кода на R...................................................................................................................144
Глава 6. Метки времени и финансовое моделирование ...................................................... 149
Кайл Тиг и GetGlue.....................................................................................................................149
Метки времени..............................................................................................................................151
Разведочный анализ данных (РАД)................................................................................152
Метрики и новые переменные или признаки..............................................................156
Что дальше?.............................................................................................................................156
Кэти О'Нил.....................................................................................................................................157
Мысленный эксперимент..........................................................................................................158
Финансовое моделирование.....................................................................................................159
В пределах выборки, за пределами выборки, причинная зависимость..............159
Подготовка финансовых данных......................................................................................161
Логарифмическая доходность...........................................................................................163
Пример: индекс S&P.............................................................................................................164
Разработка измерения волатильности...........................................................................165
Экспоненциальное понижающее взвешивание...........................................................168
Финансовое моделирование петли обратной связи..................................................169
Почему регрессия?................................................................................................................171
Добавление гипотез...............................................................................................................171
Детская модель.......................................................................................................................172
Упражнение: GetGlue и данные о событиях с метками даты/времени..............174
Упражнение: финансовые данные...................................................................................176
Глава 7. Извлечение смысла из данных .................................................................................... 177
Уильям Кукерски.........................................................................................................................177
Общая информация: соревнования по анализу данных..........................................178
Общая информация: краудсорсинг.................................................................................179
Модель Kaggle...............................................................................................................................181
Единственный участник......................................................................................................182
Их клиенты..............................................................................................................................182
Мысленный эксперимент: каковы этические последствия
использования робота-оценщика?.........................................................................................185
Выбор признаков..........................................................................................................................187
Пример: привлечение пользователей.............................................................................188
Фильтры....................................................................................................................................191
Обертки.....................................................................................................................................192
Встроенные методы: деревья решений...........................................................................194
Энтропия...................................................................................................................................195
Алгоритм дерева решений..................................................................................................198
Обработка непрерывных переменных в деревьях решений...................................198
Случайные леса......................................................................................................................200
Удержание пользователей: интерпретируемость и прогнозирующая
способность..............................................................................................................................202
Дэвид Хаффакер: гибридный подход к проведению социологических
исследований Google...................................................................................................................203
Переход от описаний к прогнозам...................................................................................204
Социальность в Google........................................................................................................205
Конфиденциальность...........................................................................................................206
Мысленный эксперимент: что является наилучшим способом снизить
беспокойство и повысить понимание и контроль?....................................................207
Глава 8. Рекомендательные механизмы: создание ориентированных
на пользователя масштабируемых информационных продуктов ................................... 208
Реальный рекомендательный механизм..............................................................................210
Обзор метода k-ближайших соседей...............................................................................211
Некоторые проблемы, связанные с методом k-БС....................................................211
За рамками метода k-БС: классификация машинного обучения.........................213
Проблема размерности........................................................................................................215
Сингулярное разложение (SVD).....................................................................................216
Важные свойства SVD.........................................................................................................217
Метод главных компонент (PCA)...................................................................................218
Вариант метода наименьших квадратов........................................................................219
Фиксируйте V и скорректируйте U ...............................................................................220
Последние размышления о данных алгоритмах.........................................................221
Мысленный эксперимент: фильтр для пузырей...............................................................221
Упражнение: постройте собственную рекомендательную систему............................222
Пример кода на Python........................................................................................................222
Глава 9. Визуализация данных и выявление мошенничества .......................................... 224
История визуализации данных...............................................................................................224
Габриэль Тард.........................................................................................................................225
Мысленный эксперимент Марка.....................................................................................226
Что такое возрожденная наука о данных.............................................................................227
Processing..................................................................................................................................228
Франко Моретти....................................................................................................................228
Примеры проектов визуализации данных...........................................................................229
Проекты визуализации данных от Марка...........................................................................233
Фойе The New York Times: "Наборный шрифт"........................................................233
Проект "Каскад": жизнь на экране..................................................................................235
Кронкайт Плаза......................................................................................................................236
Транзакции eBay и Books....................................................................................................236
Общественный театр "Машина для Шекспира"........................................................239
Цели этих экспозиций..........................................................................................................240
Наука о данных и риски.............................................................................................................240
О Square.....................................................................................................................................241
Проблема рисков....................................................................................................................242
Проблема оценки эффективности...................................................................................245
Советы по построению моделей.......................................................................................248
Визуализация данных в Square...............................................................................................252
Мысленный эксперимент Яна.................................................................................................254
Визуализация данных для остальной части.......................................................................254
Глава 10. Социальные сети и журналистика данных .......................................................... 257
Анализ социальных сетей в Morning Analytics..................................................................257
Анализ социальных сетей..........................................................................................................259
Терминология из социальных сетей......................................................................................260
Показатели центральности.................................................................................................261
Индустрия показателей центральности.........................................................................262
Мысленный эксперимент..........................................................................................................263
Morningside Analytics..................................................................................................................264
Дополнительные сведения об анализе социальных сетей
с точки зрения статистики........................................................................................................267
Представление сетей и характеристическое число центральности.....................267
Первый пример случайных графов: модель Эрдеша - Реньи...............................269
Второй пример случайных графов:
экспоненциальная модель случайных графов.............................................................269
Журналистика данных...............................................................................................................272
Немного из истории журналистики данных................................................................273
Техническая документация в журналистике: совет профессионала...................273
Глава 11. Причинность ................................................................................................................... 275
Корреляция не подразумевает причинности......................................................................276
Задаем причинные вопросы...............................................................................................277
Искажающие факторы: на примере сайта знакомств................................................277
Пример с сайта знакомств OK Cupid....................................................................................278
Золотой стандарт: рандомизированные клинические испытания..............................281
A/B-тестирование........................................................................................................................283
Второе место: исследования методом наблюдения..........................................................285
Парадокс Симпсона..............................................................................................................285
Причинно-следственная модель Рубина.......................................................................287
Визуализация причинности...............................................................................................288
Определение: причинно-следственное влияние.........................................................289
Три совета.......................................................................................................................................291
Глава 12. Эпидемиология .............................................................................................................. 292
О Мэдигане.....................................................................................................................................292
Мысленный эксперимент..........................................................................................................293
Современная академическая статистика.............................................................................294
Медицинская литература и исследования методом наблюдения...............................295
Стратификация не решает проблему искажающих факторов......................................295
Есть ли лучший способ?............................................................................................................298
Экспериментальное исследование (партнерство по наблюдению
за медицинскими результатами, OMOP).......................................................................299
Завершение мысленного эксперимента................................................................................304
Глава 13. Уроки, извлеченные из соревнований по данным:
утечка данных и оценка моделей ................................................................................................. 305
Профиль Клаудии как исследователя данных...................................................................306
Жизнь главного исследователя данных.........................................................................306
О том, каково это: быть женщиной - исследователем данных.............................307
Соревнования по интеллектуальному анализу данных..................................................307
Как стать хорошим моделистом..............................................................................................309
Утечка данных...............................................................................................................................309
Предсказания рынков...........................................................................................................310
Кейс Amazon: транжиры......................................................................................................310
Ювелирные изделия: проблема с выборкой.................................................................311
Таргетинг клиентов IBM.....................................................................................................312
Выявление рака груди..........................................................................................................313
Предсказание пневмонии....................................................................................................314
Как избежать утечки...................................................................................................................315
Оценка моделей............................................................................................................................315
Точность: фи............................................................................................................................316
Вероятности имеют значение, а не 0 и 1........................................................................317
Выбор алгоритма..........................................................................................................................320
Последний пример.......................................................................................................................321
Финальные мысли.......................................................................................................................321
Глава 14. Проектирование данных: MapReduce, Pregel и Hadoop .................................. 323
О Дэвиде Кроушоу.......................................................................................................................324
Мысленный эксперимент..........................................................................................................325
MapReduce......................................................................................................................................326
Задача подсчета частот слов.....................................................................................................327
Другие примеры использования MapReduce.....................................................................331
Pregel.................................................................................................................................................333
О Джоше Уиллсе..........................................................................................................................333
Еще один мысленный эксперимент.......................................................................................333
Что значит быть исследователем данных............................................................................334
Избыток и нехватка данных...............................................................................................334
Проектирование моделей....................................................................................................334
Экономическая интерлюдия: Hadoop...................................................................................335
Краткое введение в Hadoop................................................................................................336
Cloudera.....................................................................................................................................336
Возвращаемся к Джошу: последовательность выполняемых действий...................337
Как же начать работать с Hadoop...........................................................................................337
Глава 15. Мнения студентов ......................................................................................................... 339
Мыслительный процесс.............................................................................................................339
Более не наивный.........................................................................................................................341
Неоценимая помощь...................................................................................................................342
Длина пройденного пути может варьироваться................................................................344
Строим мосты................................................................................................................................346
Некоторые из наших работ.......................................................................................................347
Глава 16. Исследователи данных нового поколения,
завышенная самооценка и этика .......................................................................................... 349
Что вы обрели................................................................................................................................349
И все-таки что такое наука о данных.....................................................................................350
Кто такие исследователи данных нового поколения.......................................................352
Умение решать проблемы...................................................................................................352
Развитие личных качеств....................................................................................................353
Умение задавать вопросы...................................................................................................354
Моральные принципы исследователей данных................................................................355
Советы по профессиональному развитию...........................................................................361
Об авторах.............................................................................................................................................363
Об иллюстрации на обложке..........................................................................................................364

С этой книгой чаще всего покупают:
Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение

Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение

Дж. Вандер Плас
Год выпуска: 2016
Изд-во: Питер
в корзину
Только на 1 книгу
 
Глубокое обучение на R

Глубокое обучение на R

Шолле Ф.
Год выпуска: 2018
Изд-во: Питер
в корзину
Только на 1 книгу
Цена: 759.00 грн. 
 
Цена: 760.00 грн. 
Глубокое обучение на Python

Глубокое обучение на Python

Шолле Ф.
Год выпуска: 2018
Изд-во: Питер
в корзину
Только на 1 книгу
 
Введение в статистическое обучение с примерами на языке R

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R

Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р.
Год выпуска: 2016
Изд-во: ДМК
Временно отсутствует Оставить заявку
Цена: 530.00 грн. 
 
Цена: 1835.00 грн. 
Практическая статистика для специалистов Data Science

Практическая статистика для специалистов Data Science

Брюс П., Брюс Э.
Год выпуска: 2018
Изд-во: BHV-СПб
в корзину
Только на 1 книгу
 
Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али
Год выпуска: 2016
Изд-во: Питер
в корзину
Только на 1 книгу
Цена: 396.00 грн. 
 
Цена: 630.00 грн. 
Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных (полноцветное издание)

Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных (полноцветное издание)

рекомендуем
Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд
Год выпуска: 2018
Изд-во: Диалектика-Вильямс
в корзину
Только на 1 книгу
 
Data Science. Наука о данных с нуля

Data Science. Наука о данных с нуля

Грас Дж.
Год выпуска: 2016
Изд-во: BHV-СПб
Временно отсутствует Оставить заявку
Цена: 800.00 грн. 
 
Цена: 459.00 грн. 
Искусство программирования на R. Погружение в большие данные

Искусство программирования на R. Погружение в большие данные

Норман Мэтлофф
Год выпуска: 2019
Изд-во: Питер
в корзину
Только на 1 книгу
 
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

Рассел М., Классен М.
Год выпуска: 2019
Изд-во: Питер
в корзину
Только на 1 книгу
Цена: 625.00 грн. 
 
Цена: 725.00 грн. 

Хотите оставить отзыв? У Вас возникли вопросы о книге "Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R, Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт" ? Пишите:

* Текст сообщения:
 
  Отправить
Поиск по каталогу
 поиск в аннотациях
Искать

* Подробнее об условиях доставки смотрите в разделе "Оплата и Доставка" нашего магазина.
Если у Вас возникли вопросы как подобрать и купить книги в нашем интернет-магазине звоните с 9 до 18 по будним дням: Киев 331-04-53, Водафон (050) 809-56-66, Киевстар (067) 408-26-36, Лайф (063) 227-24-47, Интертелеком (094) 831-04-53 или пишите нам

 
   
  Programming - Dmitriy Kotov & Andrey Kotov