Data Science

┬╖
┬╖ Gildan Media ┬╖ Chris Sorensen рмжрнНрм╡рм╛рм░рм╛ рммрм░рнНрмгрнНрмгрмирм╛ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмЫрм┐
4.2
17рмЯрм┐ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛
рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрнН
5 рмШ. 51 рморм┐.
рмЕрм╕рмВрмХрнНрм╖рм┐рмкрнНрмд рмЕрмЯрнЗ
рмпрнЛрмЧрнНрнЯ
рм░рнЗрмЯрм┐рмВ рмУ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХрнБ рмпрм╛рмЮрнНрмЪ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмирм╛рм╣рм┐рмБ ┬армЕрмзрм┐рмХ рмЬрм╛рмгрмирнНрмдрнБ
39 рморм┐.рм░ рмПрмХ рмирморнБрмирм╛ рмЪрм╛рм╣рм╛рмБрмирнНрмдрм┐? рмпрнЗ рмХрнМрмгрм╕рм┐ рм╕рморнЯрм░рнЗ, рмПрмкрм░рм┐рмХрм┐ рмЕрмлрм▓рм╛рмЗрми рмерм┐рммрм╛ рм╕рморнЯрм░рнЗ рмормзрнНрнЯ рм╢рнБрмгрмирнНрмдрнБред┬а
рмпрнЛрнЬрмирнНрмдрнБ

рмПрм╣рм┐ рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрнН рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ

It has never been easier for organizations to gather, store, and process data. Use of data science is driven by the rise of big data and social media, the development of high-performance computing, and the emergence of such powerful methods for data analysis and modeling as deep learning. Data science encompasses a set of principles, problem definitions, algorithms, and processes for extracting non-obvious and useful patterns from large datasets. It is closely related to the fields of data mining and machine learning, but broader in scope. This book offers a brief history of the field, introduces fundamental data concepts, and describes the stages in a data science project. It considers data infrastructure and the challenges posed by integrating data from multiple sources, introduces the basics of machine learning, and discusses how to link machine learning expertise with real-world problems. The book also reviews ethical and legal issues, developments in data regulation, and computational approaches to preserving privacy. Finally, it considers the future impact of data science and offers principles for success in data science projects.

рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмУ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛

4.2
17рмЯрм┐ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛

рм▓рнЗрмЦрмХрмЩрнНрмХ рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ

John D. Kelleher is a professor of computer science and the Academic Leader of the Information, Communication, and Entertainment Research Institute at the Dublin Institute of Technology. He is the coauthor of Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics (MIT Press).

Brendan Tierney, Oracle ACE Director, is an independent consultant and lectures on Data Mining and Advanced Databases in the Dublin Institute of Technology in Ireland. He has 23+ years of extensive experience working in the areas of Data Mining, Data Warehousing, Data Architecture and Database Design.

Chris Sorensen is a veteran audiobook narrator with over 160 titles to his name. He has received three AudioFile Earphones Awards, and his recording of Sent by Margaret Peterson Haddix was selected as one of the Best Audiobooks of 2010 by AudioFile magazine. He is a member of SAG-AFTRA and the APA.

рмПрм╣рм┐ рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрм░ рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмХрм░рмирнНрмдрнБ

рмЖрмкрмг рмХрмг рмнрм╛рммрнБрмЫрмирнНрмдрм┐ рмдрм╛рм╣рм╛ рмЖрмормХрнБ рмЬрмгрм╛рмирнНрмдрнБред

рм╢рнБрмгрм┐рмкрм╛рм░рнБрмерм┐рммрм╛ рмдрмернНрнЯ

рм╕рнНрморм╛рм░рнНрмЯрмлрнЛрми рмУ рмЯрм╛рммрм▓рнЗрмЯ
Google Play Books рмЖрмкрнНрмХрнБ, Android рмУ iPad/iPhone рмкрм╛рмЗрмБ рмЗрмирм╖рнНрмЯрм▓рнН рмХрм░рмирнНрмдрнБред рмПрм╣рм╛ рм╕рнНрм╡рмЪрм╛рм│рм┐рмд рмнрм╛рммрнЗ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмЖрмХрм╛рмЙрмгрнНрмЯрм░рнЗ рм╕рм┐рмЩрнНрмХ рм╣рнЛтАНрмЗрмпрм┐рмм рмПрммрмВ рмЖрмкрмг рмпрнЗрмЙрмБрмарм┐ рмерм╛рмЖрмирнНрмдрнБ рмирм╛ рмХрм╛рм╣рм┐рмБрмХрм┐ рмЖрмирм▓рм╛рмЗрмирнН рмХрм┐рморнНрммрм╛ рмЕрмлрм▓рм╛рмЗрмирнНтАНрм░рнЗ рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмЕрмирнБрмормдрм┐ рмжрнЗрммред
рм▓рм╛рмкрмЯрмк рмУ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░
рмирм┐рмЬрм░ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░рнНтАНрм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рн▒рнЗрммрнН рммрнНрм░рм╛рмЙрмЬрм░рнНтАНрмХрнБ рммрнНрнЯрммрм╣рм╛рм░ рмХрм░рм┐ Google Playрм░рнБ рмХрм┐рмгрм┐рмерм┐рммрм╛ рммрм╣рм┐рмЧрнБрнЬрм┐рмХрнБ рмЖрмкрмг рмкрнЭрм┐рмкрм╛рм░рм┐рммрнЗред

Brendan Tierney рмжрнНрн▒рм╛рм░рм╛ рмЕрмзрм┐рмХ

рм╕рморм╛рми рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХ

Chris SorensenрмЩрнНрмХ рмжрнНрм╡рм╛рм░рм╛ рммрнНрнЯрм╛рмЦрнНрнЯрм╛ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмЫрм┐