Машинное обучение. Анализ данных

Конвейеры обработки данных управляют потоком данных с момента их первоначального сбора до консолидации, очистки, анализа, визуализации и многого другого. Эта книга научит вас создавать и сопровождать эффективные конвейеры обработки данных с использованием платформы Apache Airflow.
Те, кто мало знаком с Airflow, получат базовое представление о принципах работы этой платформы в I части книги. Далее обсуждаются такие темы, как создание собственных компонентов, тестирование, передовые практики и развертывание, - эти главы можно читать в произвольном порядке в зависимости от конкретных потребностей читателя.
Издание предназначено для специалистов по DevOps, обработке и хранению данных, машинному обучению, а также системных администраторов с навыками программирования на Python.

Купить

Революция социальных данных делает измеримыми вещи, которые не измерялись или не могли быть измерены прежде. В прошлом мы имели все основания утверждать, что не имеем информации или инструментария для описания и анализа возможностей выбора, который стоит перед обществом. Теперь это не так. Мы можем точно представлять себе и выбор, и его последствия. Чем больше личной информации о нас накапливается в базах данных компаний, тем в большей степени мы существуем, и тем больше узнаем о самих себе.
Реальная проблема в том, чтобы сделать компании, собирающие личные данные, прозрачными для нас в той же степени, в какой мы прозрачны для них, и обеспечить себе право голоса в вопросах использования этих данных. В этой книге рассказывается о том, как достичь этих целей.
Андреас Вайгенд - директор компании Social Data Lab, ex-руководитель по Big Data компании Amazon, лектор школы информационных технологий Калифорнийского университета Беркли.

Технологии монетизации больших данных от гигантов рынка - Google, Microsoft, Uber, Twitter, Amazon, Facebook, Netflix и WhatsApp.

Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании:
- следят за поведением пользователей
- определяют круг интересов человека
- управляют репутацией
- формируют мнение потребителей

Андреас Вайгенд - один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT- школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon.

Серия: Top Business Awards

Купить

Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон - больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения.
Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.

Серия: Бизнес-бук

Купить

Книга ChatGPT. Вопросы и ответы приглашает вас в увлекательный мир искусственного интеллекта и одной из его наиболее захватывающих инноваций ChatGPT и подобных текстовых моделей. В этой книге вы найдете ответы на самые актуальные и интересные вопросы о том, что такое ChatGPT, как он работает и какие возможности он предоставляет.
С помощью четких и понятных ответов вы разберетесь в мире ChatGPT, узнаете, как начать использовать эту технологию, как задавать правильные вопросы и какие сферы жизни она может улучшить. Книга охватывает разнообразные аспекты, включая образование, здравоохранение и многое другое.
Если вы интересуетесь будущим искусственного интеллекта и хотите понять, как ChatGPT и подобные модели могут повлиять на нашу жизнь, эта книга для вас. Она предоставляет вам ключи к пониманию и использованию этой захватывающей технологии.

Купить

Эффективное управление данными играет ключевую роль для успеха любой компании, которая оперирует массивами информации. Второе издание "Свода Знаний по управлению данными (DMBOK2)" организации DAMA International - всеобъемлющий авторитетный справочник, написанный ведущими аналитиками и тщательно отредактированный членами DAMA.
Главная задача книги - определить набор руководящих принципов и описать их применение в функциональных областях управления данными. Издание всесторонне описывает проблемы, возникающие в процессе управления данными, и предлагает способы их решения. В нем подробно описаны широко принятые практики, методы и приемы, функции, роли, результаты и метрики.
"DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание" предоставляет специалистам по управлению данными, ИТ-специалистам, руководителям, преподавателям и исследователям обширный материал для совершенствования информационной инфраструктуры.
Задачи "DAMA-DMBOK2":
- Выработка общепринятого согласованного представления об областях знаний по управлению данными (выделено 11 таких областей);
- Определение руководящих принципов управления данными;
- Предоставление стандартных определений для наиболее часто используемых понятий (общих и по областям знаний);
- Обзор общепринятых лучших практик, широко распространенных методов и методик, а также наиболее известных альтернативных подходов;
- Краткий обзор общих организационных и культурных вопросов;
- Уточнение границ сферы управления данными
2-е издание.

Купить

В книге излагаются основы моделирования данных с точки зрения языка DAX. Разбираются реальные бизнес-сценарии, связанные с учетом складских запасов, прогнозированием, взаимодействием между отделами в рамках компании и безопасностью данных. Прорабатываются нюансы моделирования данных и распространенные ошибки, допускаемых при построении сложных агрегаций. Издание поможет в построении мощных аналитических решений на основе данных с использованием всего потенциала доступных инструментов.
Для аналитиков со знанием DAX или других аналитических инструментов Microsoft, желающих повысить свой уровень владения языком DAX и начать использовать аналитические модели более эффективно.

Купить

В проектах обработки и анализа данных много движущихся частей, и требуются практика и знания, чтобы создать гармоничную комбинацию кода, алгоритмов, наборов данных, форматов и визуальных представлений. Эта уникальная книга содержит описание пяти практических проектов, включая отслеживание вспышек заболеваний по заголовкам новостей, анализ социальных сетей и поиск закономерностей в данных о переходах по рекламным объявлениям.
Автор не ограничивается поверхностным обсуждением теории и искусственными примерами. Исследуя представленные проекты, вы узнаете, как устранять распространенные проблемы, такие как отсутствующие и искаженные данные и алгоритмы, не соответствующие создаваемой модели. По достоинству оцените подробные инструкции по настройке и детальные обсуждения решений, в которых описываются типичные точки отказа, и обретите уверенность в своих навыках.

Серия: Для профессионалов

Купить

Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в Data Science? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные "мягкие навыки". Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом.
Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью.
Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь.

Серия: Библиотека программиста

Купить

Data Science (исследование данных) - одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Изучение данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель. Эта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима.
Эта книга увлекательно и доступно рассказывает о:
- Байесовском методе;
- Статистических алгоритмах;
- Финансовом моделировании;
- Рекомендательных движках;
- Визуализации данных;
- MapReduce.
С примерами на языках Python и R.

Серия: Библиотека программиста

Купить

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на "реальные", добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
2-е издание.

Купить

Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных.
А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области.
В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы.
Вместе с Джоэлом Грас и его книгой:
- Пройдите интенсивный курс языка Python
- Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных
- Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными
- Окунитесь в основы машинного обучения
- Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации
- Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных
"Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных".
Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г.
Об авторе
Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных. Всегда доступен в Tweeter по хэштегу @joelgrus.

Купить

Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может - никаких, а может - это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможности.
Самое ценное, что есть у любого человека, это его знания, помноженные на опыт. Эта книга помогает занятому человеку быстро погрузиться в увлекательный мир интеллектуального анализа данных с целью извлечения полезной информации, которую можно использовать в дальнейшем, например, в бизнесе или в принятии решений. Эта деятельность по-английски называется Data mining и содержит методы, используемые самыми разными специалистами-аналитиками, исследующими медицинские, политические, экономические и другие всевозможные источники данных.
Предполагается, что читатель более-менее знаком с Excel и пользуется им время от времени. Знания SQL-сервера не требуется, но полезно иметь.

Купить

Elastic-стек - это набор мощных современных инструментов для распределенного поиска, анализа, ведения логов и визуализации средних и больших массивов данных. Вы узнаете, как установить и настроить для работы все эти инструменты, изучите их базовую конфигурацию, научитесь использовать Elasticsearch для распределенного поиска и анализа данных, Logstash - для логирования и Kibana - для визуализации данных. Вы сможете самостоятельно создавать плагины с помощью Kibana и Beats, познакомитесь с Elastic X-Pack - плагином для мониторинга и обеспечения высокого уровня безопасности, а также получите множество полезных советов по использованию Elastic Cloud и развертыванию Elastic Stack.
Вы узнаете:
- о компонентах Elastic Stack;
- о функциональных возможностях Elastic Stack;
- об эффективном построении конвейеров данных, позволяющих загрузить в Elasticsearch и Logstash терабайты и петабайты информации для поиска и логирования;
- о том, как использовать Kibana для визуализации данных в реальном времени;
- о безопасности, мониторинге, возможностях Elastic Stack для выдачи уведомлений и составления отчетов;
- о создании приложений Elastic на собственных серверах и в облаке.
Создавайте полноценные распределенные решения для обработки данных в реальном времени!
Книга ориентирована на специалистов по Data Science, желающих эффективно использовать имеющиеся источники данных в бизнесе. Если вы желаете приобрести фундаментальные знания об обработке больших распределенных данных в реальном времени, то эта книга для вас. Пригодится базовое понимание нотации JSON. Опыта работы с Elasticsearch не требуется.

Серия: Для профессионалов

Купить

В книге исследуется мощная языковая модель GPT-3, упрощающая создание приложений с искусственным интеллектом. Первая часть посвящена основам API OpenAI, во второй описывается динамичная и процветающая среда, возникшая вокруг GPT-3. Представлены рекомендации по использованию GPT-3 для создания новых бизнес-продуктов. Обсуждается влияние GPT-3 на развитие мировой экономики и такие передовые тенденции, как программирование без кода и достижение общего искусственного интеллекта.
Книга рассчитана на читателей, интересующихся современными технологиями. Она будет особенно полезна предпринимателям, деятельность которых связана с индустрией искусственного интеллекта, а также тем, кто планирует использовать языковые способности GPT-3 для реализации творческих проектов.

Купить

OpenAI предоставляет API для доступа к моделям искусственного интеллекта (ИИ). Назначение API - абстрагировать базовые модели путем создания универсального интерфейса для всех версий, позволяющего пользователям использовать GPT независимо от его версии.
Цель книги - предоставить пошаговое руководство по использованию GPT-3 в ваших проектах с помощью API OpenAI. Также рассмотрены и другие модели, такие как CLIP, DALL-E и Whispers.
Независимо от того, создаете ли вы чат-бот, ИИ-ассистента или веб-приложение, предоставляющее данные, сгенерированные ИИ, данная книга поможет реализовать ваши идеи.

Вы создадите такие приложения:
- медицинский бот-помощник для получения справок о лекарствах;
- интеллектуальная система рекомендаций лучшего сорта кофе;
- диалоговая система с памятью и пониманием контекста;
- голосовой помощник с искусственным интеллектом;
- чат-бот, помогающий разобраться в командах Linux;
- семантическая поисковая система;
- система предсказания категорий новостей;
- умная система распознавания изображений;
- генератор рисунков.

Вам не нужно быть специалистом по данным или инженером по машинному обучению, чтобы использовать код на языке Python. Он был разработан таким образом, чтобы не вызвать затруднений у программиста любого уровня.

Купить

Вам уже знакомы основы языка Go? В таком случае эта книга для вас. Михалис Цукалос продемонстрирует возможности языка, даст понятные и простые объяснения, приведет примеры и предложит эффективные паттерны программирования.
Изучая нюансы Go, вы освоите типы и структуры данных языка, а также работу с пакетами, конкурентность, сетевое программирование, устройство компиляторов, оптимизацию и многое другое. Закрепить новые знания помогут материалы и упражнения в конце каждой главы.
Уникальным материалом станет глава о машинном обучении на языке Go, в которой вы пройдёте от основополагающих статистических приемов до регрессии и кластеризации. Вы изучите классификацию, нейронные сети и приёмы выявления аномалий. Из прикладных разделов вы узнаете: как использовать Go с Docker и Kubernetes, Git, WebAssembly, JSON и др.
2-е издание.

Серия: Для профессионалов

Купить

Станьте профессиональным пользователем Google Analytics с помощью полного руководства "Google Analytics для профессионалов" Брайана Клифтона!
В этом, посвященном последней версии Google Analytics, третьем издании бестселлера, приведено намного большее количество советов по увеличению ROI, чем когда-либо ранее. Хотите
Cтать специалистом по использованию всех мощных возможностей и отчетов Google Analytics?
Измерять эффективность проводимых кампаний в реальном времени?
Открыть наилучшие пути отслеживания посетителей из социальных сетей и мобильных посетителей?
Оценивать влияние мультиканального маркетинга?
Вы найдете ответы на эти и многие другие вопросы в данном полном практическом руководстве. Изучите новые средства Google Analytics и способы их использования. Все это позволит увеличить посещаемость вашего веб-сайта, раскрутить свой бренд и извлечь чистую прибыль.
Быстро увеличивайте продуктивность с помощью нового пользовательского интерфейса и великолепных новых инструментов, таких как мультиканальные последовательности
Узнайте о новых возможностях, среди которых отслеживание мобильных посетителей и посетителей из социальных сетей, а также использования встроенного видео
Изучите удобные обходные пути, а также усовершенствованные приемы и тактики, которые можно применить немедленно
Следуйте полезным советам и разберите реальные примеры
Оптимизируйте поисковый маркетинг, монетизируйте некоммерческие сайты и отслеживайте оффлайновый маркетинг наравне с онлайновым
Интегрируйте данные Google Analytics в системы и приложения от сторонних разработчиков, включая систему CRM.
Об авторе
Доктор философии Брайан Клифтон является всемирно признанным экспертом по Google Analytics, который консультирует глобальных клиентов по вопросам оптимизации эффективности веб-сайтов. В 2005 г. Брайан присоединился к Google Europe. В качестве бывшего лидера веб-аналитики для Google Europe, Ближнего Востока и Африки, он определял стратегию набора и создания команды специалистов по общеевропейской продукции. Он помог запустить центр индивидуальной аттестации по Google Analytics (Google Analytics Individual Qualificatio- GA IQ). Брайан регулярно принимает участие в отраслевых выставках, ведет популярный блог Measuring Success (www.advanced-web-metrics.com/blog) и является автором двух предыдущих изданий этой книги, которые используются студентами и специалистами по всему миру.
3-е издание.

Купить

Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, - системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно хранить, запрашивать, получать и изучать данные в одной удобной среде.
Вальяппа Лакшманан и Джордан Тайджани научат вас работать в современном хранилище данных, используя все возможности масштабируемого, безсерверного публичного облака.
С этой книгой вы:
- Погрузитесь во внутреннее устройство BigQuery
- Изучите типы данных, функции и операторы, которые поддерживает Big Query
- Оптимизируете запросы и реализуете схемы повышения производительности или снижения затрат
- Узнаете о GIS, time travel, DDL / DML, пользовательских функциях и сценариях SQL
- Решите множество задач машинного обучения
- Узнаете, как защитить данные, отслеживать работу и авторизовать пользователей.

Серия: Бестселлеры O`Reilly

Купить

Пора научиться использовать TensorFlow.js для построения моделей глубокого обучения, работающих непосредственно в браузере!
Умные веб-приложения захватили мир, а реализовать их в браузере или серверной части позволяет TensorFlow.js. Данная библиотека блестяще портируется, ее модели работают везде, где работает JavaScript.
Специалисты из Google Brain создали книгу, которая поможет решать реальные прикладные задачи. Вы не будете скучать над теорией, а сразу освоите базу глубокого обучения и познакомитесь с продвинутыми концепциями ИИ на примерах анализа текста, обработки речи, распознавания образов и самообучающегося игрового искусственного интеллекта.

Серия: Библиотека программиста

Купить

Авторы имеют богатый опыт работы с Kafka в реальном мире, что выделяет эту книгу среди других .
Юн Рао, сооснователь Confluent

Удивительно доступное введение в очень сложную технологию. Эта книга займет достойное место на рабочем столе многих разработчиков .
Конор Редмонд, InComm Payments

Apache Kafka можно рассматривать как высокопроизводительную программную шину, которая упрощает потоковую передачу событий, журналирование, анализ и другие задачи, решаемые в рамках конвейеров данных. С помощью Kafka вы легко встроите такие функции, как оперативный мониторинг данных и масштабная обработка событий, и в крупные, и в небольшие приложения.
Kafka в действии знакомит с основными возможностями платформы Kafka и демонстрирует примеры ее использования в реальных приложениях. Прочитав книгу до конца, вы будете готовы решать основные задачи разработчиков и администраторов в команде, ориентированной на Kafka.
Для разработчиков на Java и специалистов по обработке данных. Никаких предварительных знаний о Kafka не требуется.

Купить

Книга посвящена применению возможностей Excel (версии Microsoft Office Excel 2003, Excel 2002 или Excel 2000) в реальном бизнесе. Вы научитесь обрабатывать и анализировать данные, составлять отчеты, создавать аналитические модели, помогающие увеличивать прибыль, сокращать расходы или просто более эффективно управлять деятельностью любой организации - частной или государственной, крупной или небольшой. На примере бизнес-сценариев, разработанных на основе реальных ситуаций, автор знакомит читателей с решением различных финансовых и бизнес-проблем, которые позволяют преобразовать данные в чистую прибыль.
Книга богато иллюстрирована и состоит из 73 глав
Предназначена для широкой аудитории - аналитиков, менеджеров среднего и высшего уровня, слушателей МВА, студентов экономических вузов и факультетов менеджмента и управления.
К книге прилагается компакт-диск, где записаны файлы Excel для практической проработки всех примеров книги, а также файлы для самостоятельных занятий с готовыми решениям

Купить

Книга, написанная разработчиками Microsoft SQL Server Data Mining, дает читателю полное представление о его функционировании и показывает особенности использования при решении различных задач в SQL Server 2008. Рассмотрены введение в интеллектуальный анализ данных и язык DMX. Показаны анализ данных с помощью MS Office 2007, создание решений с помощью Business Intelligence Development Studio, а также использование среды SQL Server Management Studio. Подробно описано применение различных алгоритмов анализа, а также интеллектуальный анализ кубов OLAP. Рассмотрены архитектура, администрирование и многое другое. Материал сопровождается практическими примерами, советами и справочной информацией.
Для разработчиков и бизнес-аналитиков.

Серия: В подлиннике

Купить

Эта книга станет вашим проводником в мир моделирования данных в целом и применительно к Power BI. Вы узнаете, как подключаться к данным в различных источниках, объединять их при помощи связей и строить полноценные модели данных; изучите вопросы определения новых метрик и выполнения пользовательских вычислений с использованием особенностей модели. По мере чтения сложность и эффективность моделей данных будет увеличиваться. Вы научитесь использовать язык запросов DAX, а также новые техники моделирования.
На конкретных примерах будет показано, как создавать новые или адаптировать существующие модели данных с учетом разнообразных бизнес-требований. Вы ознакомитесь с продвинутыми возможностями оптимизации и расширения своих моделей данных для решения широкого спектра задач.
Книга предназначена для пользователей систем бизнес-аналитики, а также специалистов и разработчиков в области анализа данных, желающих в полной мере освоить техники моделирования данных при помощи Power BI. Желательно наличие базовых знаний в области Power BI и понимание схемы данных "звезда".

Купить

Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему питоническая . Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании как Apple и JPMorgan Chase.

Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.

Серия: Библиотека программиста

Купить

Книга "Python Data Science Handbook" - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Серия: Бестселлеры O`Reilly

Купить

В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, обработку данных. Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач.
Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
Работа с интерактивной оболочкой для начала разработки
Введение в средства анализа данных в библиотеке
Использование высокопроизводительных инструментов для работы с данными
Создание различных графиков и интерактивная визуализация
Временные ряды с результатами измерений в заданные моменты времени
Методы решения задач, возникающих в веб аналитике, социальных науках, финансах и экономике, проиллюстрированные подробными примерами

Купить

В данной книге рассматриваются вопросы форматирования, очистки и обработки данных на Python.
Во втором издании код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Купить

"В это новое издание Уэс внес изменения, так чтобы книга и дальше оставалась востребованным источником по всем аспектам анализа данных с применением Python и pandas. Горячо и настоятельно рекомендую".
Пол Берри, лектор и автор книги "Head First Python"

Перед вами авторитетное руководство по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версией Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще не знакомым с наукой о данных и научными приложениями.
3-е издание.

Купить

Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения
Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных
Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек.
Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов
Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности
Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа
Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей
Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей

Купить

Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.

Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.

Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.

Эта книга ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.

Основные темы книги
Фреймворки, модели и методики, которые позволяют машинам "учиться" на основе данных
Использование scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow для глубокого обучения
Применение машинного обучения для классификации изображений, смыслового анализа, создания интеллектуальных веб-приложений и многого другого
Построение и обучение нейронных сетей, порождающих состязательных сетей и других моделей
Реализация веб-приложений с искусственным интеллектом
Выполнение очистки и подготовки данных для машинного обучения
Классификация изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетей
Рекомендуемые приемы для оценки и настройки моделей
Прогнозирование непрерывных целевых результатов с использованием регрессионного анализа
Обнаружение скрытых шаблонов и структуры в данных с помощью кластеризации
Углубление в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа
Прикладное машинное обучение с прочным теоретическим фундаментом.

Новое издание пересмотрено и расширено с целью охвата TensorFlow 2, порождающих состязательных сетей (GAN) и обучения с подкреплением. Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.

Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями и работающими примерами, детально раскрывая все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.

Обновленное с учетом библиотеки TensorFlow 2.0 третье издание предлагает читателям ознакомиться с ее новыми средствами API-интерфейса Keras, а также с последними добавлениями в scikit-learn. Оно расширено для охвата самых современных методик обучения с подкреплением, основанных на глубоком обучении, и введения в порождающие состязательные сети. Наконец, в книге также проводится исследование подобласти обработки естественного языка (NLP), называемой смысловым анализом, что поможет вам использовать алгоритмы машинного обучения для классификации документов.

Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.
3-е издание.

Купить

Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки.
Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью Python.
Основные темы книги
Освойте основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
Задайте новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
Используйте всю мощь самых последних библиотек Python с открытым кодом для машинного обучения
Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
Встраивайте модели машинного обучения в доступные веб-приложения
Прогнозируйте непрерывные целевые результаты с применением регрессионного анализа
Раскройте скрытые шаблоны и структуры в данных с помощью кластеризации
Анализируйте изображения с использованием приемов глубокого обучения
Углубитесь в текстовые данные и данные из социальных сетей с применением смыслового анализа
Если вы читали 1-е издание книги, то вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний в машинном обучении.
Каждая глава была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn.
Об авторах
Себастьян Рашка, автор ставшего бестселлером 1-го издания этой книги, обладает многолетним опытом написания кода на языке Python. Он проводил многочисленные семинары по практическому применению науки о данных, машинному обучению и глубокому обучению, включая руководство по машинному обучению на SciPy - ведущей конференции, посвященной научным расчетам с помощью Python.
Несмотря на то что исследовательские проекты Себастьяна сосредоточены главным образом на решении задач в области вычислительной биологии, ему нравится писать и говорить на темы науки о данных, машинного обучения и языка Python в общем, и он стремится помочь людям разрабатывать решения, управляемые данными, без обязательного знания подоплеки машинного обучения.
Недавно его работа и вклад были отмечены званием выдающегося аспиранта 2016-2017, а также наградой ACM Computing Reviews' Best of 2016.
В свободное время Себастьян любит участвовать в проектах с открытым кодом, а методы, которые он реализовал, теперь успешно используются в состязаниях по машинному обучению, таких как Kaggle.
Вахид Мирджалили получил звание PhD в машиностроении, работая над новаторскими методами для крупномасштабных вычислительных эмуляций молекулярных структур. В настоящее время он сосредоточил свою научно-исследовательскую работу на приложениях машинного обучения в разнообразных проектах компьютерного зрения в отделении компьютерных наук и инженерии Университета штата Мичиган.
Вахид избрал Python в качестве главного языка программирования, и на протяжении своей научно-исследовательской карьеры накопил громадный опыт в написании кода Python. Он преподавал программирование на Python инженерной группе в Университете штата Мичиган, что дало ему возможность помочь студентам понять разные структуры данных и разрабатывать эффективный код на Python.
Наряду с тем, что обширные исследовательские интересы Вахида сконцентрированы на приложениях глубокого обучения и компьютерного зрения, он особенно интересуется использованием приемов глубокого обучения для усиления приватности в биометрических данных, таких как изображения лиц, чтобы не раскрывалась информация сверх той, что пользователи намеревались показывать. Кроме того, он также сотрудничает с командой инженеров, работающих над беспилотными автомобилями, где проектирует модели на основе нейронных сетей для слияния многоспектральных изображений с целью обнаружения пешеходов.
2-е издание

Купить

Книга Python и наука о данных для чайников покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных.
Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой. Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета.
Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python. Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое.
2-е издание.

Купить

"Знакомит читателей с множеством базовых методов, ведя его по пути от простого к сложному. Единственная книга по R, которая вам когда-либо понадобится".
Мартин Перри, Microsoft

R - золотой стандарт, ежедневно используемый исследователями по всему миру для самых разных вычислений и статистического анализа данных. Этот свободно распространяемый язык с открытым исходным кодом включает огромное количество пакетов самой разной направленности, от расширенной визуализации данных до глубокого обучения. Чрезвычайно удобный для пользователей с математическим складом ума, R легко решает практические задачи, не заставляя думать о них с точки зрения программиста.
Данная книга научит вас выполнять статистический анализ и визуализировать результаты с помощью R и его популярных пакетов; решать такие практические задачи, как прогнозирование, интеллектуальный анализ данных и разработка динамических отчетов.
В обновленное третье издание добавлены новые сведения о построении диаграмм с помощью пакета ggplot2, а также приводятся примеры из области машинного обучения, такие как кластеризация, классификация и анализ временных рядов.
Издание предназначено для всех, кто имеет дело с обработкой данных. Опыт в программировании статистических методов не требуется, достаточно базовых знаний математики и статистики.

Купить

Настоящий курс представляет собой введение в SQL для будущих бизнес-аналитиков и специалистов по работе с данными. В теоретической части последовательно излагаются основные понятия для представления структурированной информации в базах и хранилищах данных, кратко даны теоретические основы SQL как с точки зрения математической логики, так и с точки зрения теории множеств, необходимые сведения из математической статистики. В практической части основное внимание сконцентрировано на написании запросов для обработки и анализа структурированных данных.
Изложение практического материала в основной части построено на использовании диалекта SQL Oracle 11g.
Курс предназначен для преподавателей и студентов, обучающихся по направлениям "Бизнес аналитика", "Прикладная информатика", "Прикладная математика и информатика". Так же будет полезен для специалистов в области анализа данных.

Серия: Библиотека студента

Купить

Книга рассматривает фундаментальные основы веб-аналитики, знание которых позволит эффективно выбрать и применить любую из имеющихся на рынке программ. Все понятия проиллюстрированы реальными примерами из многолетней практики автора, признанного эксперта в данной области.
Для понимания материала не требуется никаких познаний в веб-аналитике, достаточно некоторого понимания базовых технологий вроде HTML и JavaScript.

Серия: Компьютер на 100%

Купить

Эта книга, написанная нейросетью, уникальное путешествие в мир искусственного интеллекта. Нейросеть открывает двери в свой виртуальный мир, рассказывая о своем происхождении, развитии и обширных возможностях.
Автобиография нейросети невероятный взгляд на внутреннююработу искусственного интеллекта. Нейросеть детально описывает свои компоненты, позволяя лучше понять принципы работы искусственного интеллекта. Она также делится необычными примерами ее использования, раскрывая амбиции и потенциал искусственного интеллекта в различных областях.
Книга исследует вопросы этики, безопасности и влияния искусственного интеллекта на общество, предлагая поразмышлять о его возможном будущем и роли в нашей повседневной жизни.
В книге вы найдёте вклейку с цветными иллюстрациями, созданными нейросетью.
Составление: М.Р. Брослав, О.А. Яблокова.

Купить

Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними.
Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.

Купить

Представленное учебное пособие признано формировать определенную систему знаний у студентов в области: информации и особенностях ее хранения и обработки; сущности понятия "Big Data" и ее значении; принципов и подходов к управлению Big Data, а так же современных технологиях хранения данных и инструментариях для их анализа.
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям "Бизнес-информатика" и "Экономика".

Купить

Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).
В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce - важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация.
Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.
Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.

Купить

Рассматриваются основные методы статистического анализа данных в программе SPSS. Доступным языком объясняются суть каждого метода, условия его реализации и ограничения при обработке как количественных, так и категориальных данных. На конкретных примерах показывается пошаговое выполнение необходимых команд в SPSS и содержательно интерпретируются полученные результаты.
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов бакалавриата и всех интересующихся вопросами анализа данных в социологии, политологии, психологии, маркетинге, медицине.

Купить

Есть у вас практический опыт использования си-стемы бизнес аналитики Tableau или вы делаете свои первые шаги в этой области, данная книга позволит вам научиться строить наглядные ин-терактивные визуализации данных.
Автор книги Райан Слипер - один из наиболее ква-лифицированных консультантов по Tableau - ис-пользует советы и практические задания для де-монстрации использования системы с целью полу-чения важной аналитической информации из данных.
Краткое содержание частей книги:
- основы: знакомство и первые шаги в Tableau;
- типы диаграмм: пошаговая инструкция по по-строению в Tableau разнообразных визуализаций;
- практические советы и хитрости: инновационный подход к применению параметров и теории цвета, советы по повышению эффективности рабочих книг Tableau и многое другое;
- план действий: знакомство с планом действий INSIGHT, особый подход к построению дашбордов (dashboard) в Tableau;
- рассказываем историю: изучаем эффективные тактики построения рассказа на основе данных, которые вы сможете незамедлительно применить на практике.

Купить

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы.
Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов.

Купить

Содержит интегрированное изложение вероятностно-статистического фундамента анализа данных, его практической реализации в Microsoft Excel, а также примеров и задач, направленных на применение инструментария описательной и предсказательной аналитики в реальных ситуациях принятия решений в экономике, финансах, операционном менеджменте, маркетинге, управлении рисками, логистике и т.д. Отличается подробным рассмотрением прикладных задач анализа данных, ориентацией на практическое решение реальных задач с использованием Microsoft Excel, обстоятельным изложением теоретико-вероятностных и статистических основ анализа данных. Излагаются вопросы предварительной обработки и визуализации данных.
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки экономики и управления, а также для практических специалистов.

Серия: Бакалавриат

Купить

Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный (Data Mining) анализ данных. В третьем издании по сравнению со вторым, выходившем под названием Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP, добавлены визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных, анализ процессов (Process Mining), анализ Web-ресурсов (Web mining) и анализ в режиме реального времени (Real-Time Data Mining). Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его использования.
Прилагаемый компакт-диск содержит стандарты Data Mining, библиотеку алгоритмов Xelopes и графический интерфейс к ней; JDK 1.6 и драйверы, необходимые для работы графического интерфейса, свободно распространяемую среду разработки Eclipse и лабораторный практикум по интеллектуальному анализу данных.
3-е издание, переработанное и дополненное.

Серия: Учебник для ВУЗов

Купить

Содержит тематические уроки по широко используемому в мире языку программирования R, предназначенного для статистической обработки данных, их графического представления и отчетности. Предназначен для проведения семинарских занятий по дисциплинам Цифровая математика на языке R и Excel , Компьютерный практикум , Программирование в среде R .
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки: Прикладная математика и информатика , профиль Анализ данных и принятие решений в экономике и финансах ; Экономика ; Социология ; Менеджмент (программа подготовки бакалавров) .

Серия: Бакалавриат

Купить

Если вы хотите использовать Power BI или Excel для анализа данных, реальные примеры из этой книги позволят вам иначе посмотреть на свои отчеты. С правильно спроектированной моделью данных ответы на все вопросы будут предельно простыми!
Читая эту книгу, вы:
- освоите базовые концепции моделирования данных, включая таблицы, связи и ключи;
- познакомитесь с распространенными схемами данных "звезда" и "снежинка" и общими техниками моделирования;
- усвоите важность гранулярности;
- узнаете, как использовать несколько таблиц фактов (например, продажи и закупки) в единой модели данных;
- научитесь производить расчеты с календарем, используя таблицы с датами;
- освоите отслеживание исторических атрибутов, таких как адреса покупателей или привязку клиентов к менеджерам;
- узнаете, как использовать снимки для подсчета количества товаров в наличии;
- научитесь эффективно работать с несколькими валютами одновременно;
- приобретете знания для анализа событий с определенной длительностью, включая пересекающиеся интервалы;
- сможете определить, какая модель данных лучше отвечает вашей специфике работы.

Купить

В пособии представлены основные правила и практические приемы работы с числовыми массивами данных на основе статистических и оптимизационных методов пакета Excel. Особое внимание уделено вопросам представления и обработки данных, исследуемых с помощью надстроек, а также статистических, финансовых и математических функций пакета Excel.
Для преподавателей и студентов экономических специальностей высших учебных заведений.
2-е издание, переработанное и дополненное.

Купить

В учебном пособии представлены теоретические основы моделирования инвестиционного портфеля с использованием надстройки "Поиск решения" MS Excel, а также ситуационные задания с описанием последовательности их выполнения и задания для самостоятельного выполнения. Учебное пособие составлено на основе учебного плана и рабочей программы дисциплины "Анализ данных" и предназначено для обучающихся высших учебных заведений по направлениям подготовки 38.03.01 "Экономика", 38.03.02 "Менеджмент", 38.03.05 "Бизнес-информатика" и учебных заведений среднего профессионального образования по специальностям 38.02.01 "Экономика и бухгалтерский учет" (по отраслям), 38.02.06 "Финансы", а также для специалистов в области анализа и визуализации данных, изучающих различные методы анализа и обработки данных, моделирования экономических процессов с использованием электронных таблиц и инструментов MS Excel.

Купить

Изложена работа с формулами, встроенными функциями, таблицами, диаграммами, визуализацией данных на географических картах, импорт данных из различных источников и Интернет-ресурсов, а также разработка макросов на языке программирования VBA. Темы упорядочены от простых по основам работы до более сложных, связанных с разработкой программных приложений с графическим интерфейсом. Стиль изложения материала основан на пошаговом описании действий с рисунками (скриншотами) полученных результатов на каждом этапе выполнения.
Пособие позволяет освоить работу в программе Microsoft Excel и может быть использовано как для самостоятельного изучения, так и для проведения лабораторных, практических работ и научно-технических вычислений.

Купить

Современный мир невозможно представить без данных, и от их визуального представления во многом зависит эффективность работы с ними. Эта книга подробно рассказывает о Yandex DataLens - одном из мощнейших средств анализа и визуализации данных.

Среди рассматриваемых тем:
- подключение к данным из разных источников, в том числе управляемых баз данных;
- подготовка и преобразование исходных данных для анализа и визуализации;
- знакомство со всеми типами диаграмм, доступными в Yandex DataLens, на конкретных примерах;
- создание полноценных многостраничных интерактивных дашбордов;
- полный обзор функций, доступных в Yandex DataLens;
- вся мощь оконных функций на примерах с созданием шпаргалки;
- LOD-выражения и особенности их использования с созданием шпаргалки;
- использование методов машинного обучения при визуализации данных в Yandex DataLens.

Книга адресована тем, кто хочет освоить искусство визуализации данных с нуля, а также тем, кто уже имеет опыт работы с Yandex DataLens и желает расширить свои знания и навыки.

Купить

Рассмотрены марковские, полумарковские и немарковские системы массового обслуживания, одноканальные и многоканальные системы, распределения случайных формирующих входные потоки систем и процессы обслуживания. Освещены общие вопросы процессов размножения и гибели, приводится классификация Кендалла для систем массового обслуживания общего вида.
Для студентов направления подготовки "Инфокоммуникационные технологии и системы связи", а также технических направлений, в которых рассматриваются вопросы теории и практики систем массового обслуживания.

Купить

Основное внимание уделено количественной и качественной методологии, фундаментальному и эмпирическому исследованию, конструированию теоретического языка социологии и теоретической модели предмета исследования, концептуализации, конкретизации и операционализации понятий, построению социологических переменных и выдвижению гипотез. Рассматриваются программа социологического исследования, ее разделы и организация. Социальная статистика и проблема измерения в социологии анализируются через соответствующий инструментарий: индексы и индикаторы, динамические ряды, статистическую закономерность, основные типы измерительных шкал, их валидность и надежность, методы многомерного анализа, в том числе факторный и регрессионный анализ.
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов бакалавриата, изучающих дисциплину "Анализ и обработка социологических данных".

Серия: Бакалавриат

Купить

До недавнего времени для проведения анализа сетей требовалось специализированное программное обеспечение. Однако недавно инструменты для этого появились в среде статистического программирования R. Помимо того, что методы анализа сетей стали доступны более широкому кругу специалистов по статистике, пакет R предоставил исследователям обширные возможности по управлению данными, графической визуализации и статистическому моделированию.
Книга является руководством пользователя по анализу сетей в среде R. Она концентрируется на четырех основных задачах, с которыми обычно сталкивается специалист в этой области: управление сетевыми данными, визуализация сети, описание сети и моделирование сети. Все примеры сопровождаются программным кодом на языке R.
Издание служит отличным справочным ресурсом для изучения науки о сетях.

Купить

Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python.
Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах.
Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др.
В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети "ВКонтакте".
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей.
Из этой книги вы узнаете, как:
- взаимодействовать с социально-медийными платформами посредством публичного API из приложений на Python;
- сохранять социальные данные в формате, удобном для последующего анализа;
- анализировать социальные данные
и извлекать из них выборки, используя инструменты Python;
- с помощью приемов обработки текстов понять, о чем люди говорят в социальных медиа;
- применять продвинутые статистические и аналитические приемы для извлечения полезной информации из данных;
- как с применением технологий веба отображать данные в удобном графическом виде для их исследования и представления результатов обработки.

Купить

Пройдите подготовку к экзамену DA-100 и продемон-стрируйте свои умения в области анализа данных и ви-зуализации с помощью Power BI.
Написанная для аналитиков данных, желающих под-твердить свой статус, эта книга фокусируется на крити-ческом мышлении и процессе принятия решений, необ-ходимых для успешной деятельности в роли сертифици-рованного специалиста.
Экзамен DA-100 концентрируется на проверке навыков и знаний, необходимых для получения, профилирования, очистки, преобразования и загрузки данных, проектиро-вания и разработки моделей данных, создания мер на DAX, оптимизации работы моделей, создания отчетов и дашбордов, повышения удобства использования отчетов, проведения расширенного анализа, управления наборами данных, а также создания и использования рабочих областей.
Успешная сдача экзамена позволит вам получить сер-тификат Microsoft в области анализа данных, подтвер-ждающий ваше умение максимизировать выгоду компании при использовании данных с помощью Microsoft Power BI.
Будучи экспертами в своей предметной области, анали-тики данных проектируют и разрабатывают масштабиру-емые модели данных, очищают и преобразовывают ин-формацию, а также проводят расширенный анализ дан-ных, позволяющий принимать важные решения при по-мощи простых для понимания визуализац

Купить

Данная книга поможет вам научиться использовать языки программирования R и Python в аналитике совместно с Microsoft Power BI. Эксперт в области анализа данных и автор книги Райан Уэйд продемонстрирует на примерах, как можно легко и просто применить R и Python там, где стандартных средств Power BI просто недостаточно. Помимо прочего, вы научитесь анализировать данные в Power BI с применением пользовательских моделей машинного обучения и мощных моделей из состава службы Microsoft Cognitive Services.
Языки R и Python стоит рассматривать в качестве полезного дополнения к Power BI. С их помощью можно проводить углубленный анализ и преобразование исходных данных с использованием техник, недоступных для стандартных средств Power BI.
Если вы являетесь бизнес-аналитиком, специалистом в области науки о данных
и хотите превратить Power BI из обычного инструмента в полноценную систему для всестороннего анализа данных, эта книга - для вас!

Купить

О книге
Подробное пошаговое руководство по внедрению Data-driven-культуры в вашей компании - от сбора данных и наглядных отчетов до анализа и обоснованных решений.

Чтобы стать data-driven-компанией, недостаточно наладить сбор "больших данных" или собрать команду аналитиков. Нужна эффективная культура работы с данными, внедренная на всех уровнях.

Эта практичная книга покажет вам, какие процессы нужно внедрять повсеместно - от аналитиков и менеджмента до высшего руководства и совета директоров - чтобы создать такую культуру.

Карл Андерсон рассказывает о цепочке аналитической ценности, которая поможет вам строить предиктивные бизнес-модели - от сбора данных и анализа до идей и конкретных обоснованных действий.

Начните с начала: узнайте, как собирать правильные данные правильным образом;
Нанимайте аналитиков с правильными навыками и собирайте их в команды;
Узнайте о статистических методах и инструментах визуализации данных;
Собирайте и анализируйте данные, соблюдая конфиденциальность и этику;
Узнайте, как аналитики и их менеджеры могут способствовать развитию data-driven-культуры.

Для кого эта книга
Для руководителей, менеджеров, аналитиков.

Об авторе
Карл Андерсон - директор по аналитике в компании Warby Parker (Нью-Йорк). Защитил степень Ph.D в математической биологии в Университете Шеффилда.

Для работы над книгой он провел интервью с аналитиками и учеными и собрал кейсы.

Серия: МИФ. Бизнес

Купить

Сегодняшний бизнес опирается на эффективное использование данных для прогнозирования тенденций и продаж. Аналитическое прогнозирование - инструмент, который может это сделать, и данная книга просто и понятно показывает, как его использовать. Вы научитесь подготавливать и обрабатывать свои данные, ставить цели, создавать прогностические модели, привлекать к работе заинтересованные стороны вашей организации и многое другое.
2-е издание.

Серия: Для "чайников"

Купить

Масштабный труд одного из ведущих мировых ученых в области исследования искусственного интеллекта Терренса Сейновски проведет читателя по всем ключевым вехам в развитии этой технологии. Работа Сейновски охватывает промежуток в 60 лет, за которые машинное обучение шагнуло из теоретических исследований в прикладную науку. Являясь ученым-нейробиологом и заведующим лабораторией Вычислительной нейробиологии в Институте Солка (США), а также профессором в Калифорнийском Университете в Сан-Диего, автор начинал исследования нейросетей еще в 80-е годы, до "революции" глубокого обучения, выдвинувшей искусственный интеллект в ранг самых перспективных технологий современности. Сегодня профессор Сейновски остается одним из наиболее востребованным мировых специалистов в сфере ИИ - он автор самого популярного курса по машинному обучению на Coursera, член Национальной Академии Наук США и лауреат многих престижных премий за достижения в области нейробиологии.

Серия: Библиотека MIT

Купить

Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня.
Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.

Купить

Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода - метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям, сталкиваясь с зашумленными и неоднозначными данными, человеческий мозг ведет себя как талантливый специалист по обработке данных или следователь на месте преступления.
Данная богатая примерами и иллюстрациями книга представляет собой введение в методологию построения и использования вероятностных моделей принятия решений и действий.

Представлены байесовские модели восприятия и действия, которые занимают центральное место в когнитивной науке и нейробиологии
Обучающие материалы, доступные для начинающих, содержат поясняющие примеры, иллюстрации из повседневной жизни и постепенно развивают понимание сложных концепций
Издание адресовано широкому кругу читателей, интересующихся нейробиологией, когнитивными науками, машинным обучением, психологией, лингвистикой и математикой.

Купить

Предлагаемая книга является учебником по анализу экономической информации с использованием пакета SPSS. Она предназначена в первую очередь для магистрантов, обучающихся по специальности "Информационные системы в бизнесе" экономического факультета СПбГУ, а также для магистрантов и студентов всех экономических специальностей, изучающих курсы: "Маркетинг", "Маркетинговые исследования", "Количественные методы маркетинговых исследований", "Бизнес-анализ информации", "Прикладная статистика". Книга также будет полезна всем, кто по роду своей деятельности анализирует экономические данные.
Достоинствами данной книги являются подробный разбор примеров анализа данных и изложение приемов интерпретации результатов работы статистических процедур.
В книгу вошли материалы курсов, прочитанных авторами на экономическом и математико-механическом факультетах СПбГУ, а также включенных в программу MB А "Маркетинг - Менеджмент" Высшей экономической школы СПбГУЭФ.
Статистические методы, описанные в книге, могут быть использованы в любой другой прикладной области (биологии, медицине, психологии).

Серия: Учебники экономического факультета СПбГУ

Купить

В книге Конрада Карлберга "Бизнес-анализ с использованием Excel" описано как применять Excel для решения ключевых финансовых и разнообразных практических бизнес-задач, с которыми приходится сталкиваться каждому менеджеру и предпринимателю: анализ финансовой отчетности, финансовое планирование и управление финансами компании, принятие инвестиционных решений, управление продажами и маркетинг.
Используя реальные примеры, автор книги показывает, как извлечь максимум пользы из новых возможностей и функций Excel, и описывает оптимальные способы решения других важных задач, таких как импорт деловых данных и анализ финансовых коэффициентов.
В книге "Бизнес-анализ с использованием Excel" пошагово рассматриваются целые бизнес-проекты, сопровождаемые максимально понятными объяснениями и ценными советами. Все это дополняется невероятно полезными электронными примерами, от образцов бухгалтерских книг до инструментов бизнес-прогнозирования, которые можно загрузить с веб-страницы книги на сайте издательства.
Основные темы книги "Бизнес-анализ с использованием Excel":
применение имеющихся в Excel инструментов анализа для решения деловых задач;
создание финансовой и бухгалтерской отчетности в электронном виде;
оценка запасов и оборотных активов;
анализ денежных потоков и оборотного капитала;
переход от прогнозирования к составлению бюджета;
подготовка бизнес-кейсов, содержащих все необходимые данные: от ставок дисконтирования до показателей рентабельности.
Об авторе Конрад Карлберг - президент компании Network Control Systems, Inc., которая занимается разработкой программного обеспечения для статистического анализа и работы с базами данных.
Имеет докторскую степень в области статистики и неоднократно удостаивался премии MVP (Most Valuable Professional) от компании Microsoft. Живет в пригороде Сан-Диего.
4-е издание.

Купить

Книга представляет собой руководство для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: хранилища данных, ETL, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases. В практической части приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deductor Academic.
В данное второе издание включены разделы по последовательным шаблонам, байесовскому классификатору, обучению в условиях несбалансированности классов, расширена практическая часть.
Книга будет полезна всем, интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации. Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов.
2-е издание, исправленное.

Купить

Книга представляет собой руководство для бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: хранилища данных, ETL, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases. В практической части приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deductor Academic.
Во втором издании, переработанном и дополненном, добавлены новые разделы по нечетким срезам, последовательным шаблонам, байесовскому классификатору, обучению в условиях несбалансированности классов, а также расширена практическая часть.
Книга будет полезна всем интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации.
Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов.
2-е издание, переработанное и дополненное.

Купить

Книга представляет собой руководство для бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: хранилища данных, ETL, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases. В практической части иллюстрируются примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deductor Academic.
Книга будет полезна всем интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации.
Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов.

Купить

Уэйн Винстон использует реальные задачи, чтобы научить вас быстро анализировать данные, принимать решения, подводить итоги, составлять отчеты, обрабатывать данные и строить аналитические модели.
Каждая глава книги представляет отдельную задачу, на освоение которой потребуется не больше двух часов. Где бы вы ни работали - в крупной корпорации, небольшой компании, государственной или некоммерческой структуре, - это поможет вам увеличить прибыль, снизить издержки или эффективно управлять производством.
Прочитав эту книгу, вы сможете спрогнозировать результаты выборов, научитесь определять точки безубыточности, рассчитывать вероятность выигрыша в кости или победы любимой команды в турнире. Хотите обогнать конкурентов? Решайте в Excel реальные задачи!
5-е издание.

Купить

Уэйн Винстон научит вас быстро анализировать данные, принимать решения, подводить итоги, составлять отчеты, обрабатывать данные и строить аналитические модели в Microsoft Excel 2019 и Office 365. В новом шестом издании вас ждут более 800 бизнес-задач, основанных на реальных ситуациях, а также обсуждение новых инструментов и функций. Где бы вы ни работали в крупной корпорации, небольшой компании, государственной или некоммерческой структуре, это поможет вам увеличить прибыль, снизить издержки или эффективно управлять производством.
Прочитав эту книгу, вы сможете cпрогнозировать результаты выборов, научитесь определять точки безубыточности, рассчитывать вероятность выигрыша в кости или победы любимой команды в турнире.
Хотите обогнать конкурентов? Решайте в Excel реальные задачи!

Серия: IT для бизнеса

Купить

Биоинформатика активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python. Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике.
Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python.
Для изучения материала желателен опыт работы на Python и базовые знания в области биологии.

Купить

Книга посвящена разработкам искусственного интеллекта в части компьютерного зрения и объединяет подходы, позволяющие рассмотреть эту тему на пересечении биологии и математического моделирования.
В первой части книги рассматриваются биологические основы зрения: читатель знакомится с различными аспектами зрительного восприятия и узнает, какие структуры нейронов его обеспечивают, какие процессы происходят в мозге при распознавании образов. Во второй части представлены различные структуры математических моделей - нейронных сетей, и принципы их работы. Затрагиваются, в частности, глубокие сверточные нейронные сети, машинное обучение и генеративные состязательные сети. Последняя глава посвящена исследованию самого феномена сознания.
Издание рассчитано на широкую аудиторию, интересующуюся искусственным интеллектом и компьютерным зрением, в частности тем, как машины учат видеть и интерпретировать визуальный мир.

Купить

В представленном учебнике рассматриваются базовые аспекты профессиональной части дисциплин, непосредственно связанных с технологиями работы с большими данными, например, "Компьютерный анализ", "Большие данные", "Слияние данных" и т. п. профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования "Прикладная математика и информатика", "Информационные системы" и "Организация и технология защиты информации".
Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии "Big Data" и "Data Mining", а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
2-е издание, стереотипное.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение

Купить

В учебнике излагается содержание курса по дисциплине "Теория информационных процессов и систем", а также дополнительные материалы по дисциплинам "Системы поддержки принятия решений" и "Технологии интеллектуального анализа данных" по направлению "Информационные системы и технологии", в том числе профиля "Информационные технологии на транспорте" в соответствии с ФГОС 3++. Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии "Big Data" и "Data Mining", а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.
Учебник предназначен для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины "Теория информационных процессов и систем". Материалы учебника также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа больших данных.
4-е издание, стереотипное.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение

Купить

В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.
Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике.
В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур.
Эта книга поможет читателю научиться строить системы больших данных, используя архитектуру, специально предназначенную для фиксации и анализа данных в масштабе веб.
В ней представлена простая для понимания и масштабируемая лямбда-архитектура, позволяющая разрабатывать информационные системы усилиями небольших команд. В книге даются теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. Помимо общей инфраструктуры для обработки больших данных, читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL.
В этой книге рассматриваются следующие темы.
Введение в системы больших данных.
Описание особенностей обработки данных масштаба веб в реальном времени.
Применение инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm.
Возможность расширить свои знания и навыки за пределы традиционных баз данных.
Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.
Об авторах
Натан Марц - создатель системы Apache Storm и инициатор применения лямбда-архитектуры для построения систем больших данных.
Джеймс Уоррен - архитектор-аналитик с квалификацией в области машинного обучения и научных расчетов.
Отзывы о книге
"Эта книга выходит за рамки отдельных инструментальных средств или платформ. Обязательна к прочтению всем, кто работает системами больших данных".
-Джонатан Эстерхази, компания Groupon
"Эта книга - подробный, снабженный примерами экскурс в лямбда-архитектуру под руководством ее изобретателя".
-Марк Фишер, компания Pivotal
"Книга содержит мудрость, которую можно приобрести только после выполнения многих проектов с большими данными. Обязательна для чтения".
-Педро Феррера Бертран, компания Datasalt
"Это фактическое руководство по рационализации обработки конвейера данных пакетами и почти в реальном времени".
-Алекс Холмс, автор книги Hadoop in Practice

Купить

В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.
Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике.
В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур.
Эта книга поможет читателю научиться строить системы больших данных, используя архитектуру, специально предназначенную для фиксации и анализа данных в масштабе веб.
В ней представлена простая для понимания и масштабируемая лямбда-архитектура, позволяющая разрабатывать информационные системы усилиями небольших команд. В книге даются теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. Помимо общей инфраструктуры для обработки больших данных, читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL.
В этой книге рассматриваются следующие темы.
Введение в системы больших данных.
Описание особенностей обработки данных масштаба веб в реальном времени.
Применение инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm.
Возможность расширить свои знания и навыки за пределы традиционных баз данных.
Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.
Об авторах
Натан Марц - создатель системы Apache Storm и инициатор применения лямбда-архитектуры для построения систем больших данных.
Джеймс Уоррен - архитектор-аналитик с квалификацией в области машинного обучения и научных расчетов.
Отзывы о книге
"Эта книга выходит за рамки отдельных инструментальных средств или платформ. Обязательна к прочтению всем, кто работает системами больших данных".
-Джонатан Эстерхази, компания Groupon
"Эта книга - подробный, снабженный примерами экскурс в лямбда-архитектуру под руководством ее изобретателя".
-Марк Фишер, компания Pivotal
"Книга содержит мудрость, которую можно приобрести только после выполнения многих проектов с большими данными. Обязательна для чтения".
-Педро Феррера Бертран, компания Datasalt
"Это фактическое руководство по рационализации обработки конвейера данных пакетами и почти в реальном времени".
-Алекс Холмс, автор книги Hadoop in Practice

Купить

О чем эта книга
Это первая большая книга о грядущем революционном явлении, равнозначном интернету или, может, даже печатному станку. Эта книга о новой науке, способной предсказывать будущее на основе быстрой обработки огромных массивов информации и мгновенного их анализа. Она может преобразовывать множество явлений - от стоимости авиабилетов до текста миллионов книг - в форму, доступную для поиска, и с помощью растущей вычислительной мощности совершать невиданные прежде открытия и прогнозы.

Два ведущих специалиста в этой области в доступной форме объясняют, что такое большие данные, как они изменят нашу жизнь, и что мы можем сделать, чтобы защитить себя от возникающих опасностей с их стороны: начиная от неизбежной утери конфиденциальности и заканчивая перспективой наказания за проступки, которые еще не совершены.

Для кого эта книга
Эта книга как для тех, кто интересуется или работает в области ИТ, так и для более широкого круга читателей, потому что затрагивает изменения жизни общества в целом.

От автора
Приметы информационного общества нетрудно заметить повсюду: в каждом кармане найдется мобильный телефон, на каждом столе - компьютер, а в рабочих кабинетах по всему миру - большие ИТ-системы. Но сама информация при этом менее заметна. Полвека спустя с того времени, как компьютеры прочно вошли в жизнь общества, накопление данных достигло того уровня, на котором происходит нечто новое и необычное. Мир не просто завален небывалым количеством информации - это количество стало расти быстрее. Изменение масштаба привело к изменению состояния. Количественное изменение привело к качественному. В науках, таких как астрономия и геномика, впервые столкнувшихся со всплеском данных в середине 2000-х годов, появился термин "большие данные". Теперь эта концепция проникает во все сферы человеческой деятельности.

Купить