Adattudomány

Olvasói vélemények

A könyv átfogó, mégis közérthető bevezetést nyújt az adattudományba, kitérve annak történetére, alkalmazásaira, eszközeire és etikai megfontolásokra. Míg az újonnan érkezők számára kiváló alapozókönyvként szolgál, néhány kritikus úgy találta, hogy nem elég mélyreható azok számára, akik már rendelkeznek előzetes ismeretekkel a területről.

⬤ Világos és könnyen érthető nyelvezet.
⬤ Az alapfogalmak és az adattudományi ökoszisztéma jó lefedettsége.
⬤ Az adattudomány fontos etikai kérdéseivel foglalkozik.
⬤ Alkalmas kezdőknek és tananyagként is.
⬤ Jól szervezett és strukturált tartalom.
⬤ Átfogó áttekintést nyújt az adattudomány alkalmazásairól és eszközeiről.

⬤ Hiányzik a mélység és a specifikusság, így kevésbé alkalmas a némi háttértudással rendelkezők számára.
⬤ Sok fejezetben általános információk, és csak az utolsó fejezet nyújt eredeti meglátásokat.
⬤ Néhány olvasó úgy érezte, hogy túlságosan alapszintű vagy magas szintű.

(64 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Science

Könyv tartalma:

Tömör bevezetés az adattudomány feltörekvő területébe, amely elmagyarázza annak fejlődését, a gépi tanulással való kapcsolatát, jelenlegi felhasználási módjait, az adatinfrastruktúra kérdéseit és az etikai kihívásokat.

Az adattudomány célja a döntéshozatal javítása az adatok elemzésével. Ma már az adattudomány határozza meg, hogy milyen hirdetéseket látunk az interneten, milyen könyveket és filmeket ajánlanak nekünk online, milyen e-maileket szűrünk a spam mappánkba, és még azt is, hogy mennyit fizetünk az egészségbiztosításért. A MIT Press Essential Knowledge sorozatának ez a kötete tömör bevezetést nyújt az adattudomány feltörekvő területébe, ismertetve annak fejlődését, jelenlegi felhasználási módjait, az adatinfrastruktúra kérdéseit és etikai kihívásait.

Soha nem volt még ilyen egyszerű a szervezetek számára az adatok gyűjtése, tárolása és feldolgozása. Az adattudomány használatát a nagy adatmennyiség és a közösségi média térnyerése, a nagy teljesítményű számítástechnika fejlődése, valamint az adatelemzés és -modellezés olyan nagy teljesítményű módszereinek megjelenése, mint a mélytanulás, hajtja. Az adattudomány olyan elvek, problémameghatározások, algoritmusok és folyamatok összességét foglalja magában, amelyekkel nagy adathalmazokból nem nyilvánvaló és hasznos mintákat lehet kinyerni. Szorosan kapcsolódik az adatbányászat és a gépi tanulás területéhez, de szélesebb körű. Ez a könyv röviden ismerteti a terület történetét, bemutatja az alapvető adatfogalmakat, és ismerteti egy adattudományi projekt szakaszait. Figyelembe veszi az adatinfrastruktúrát és a több forrásból származó adatok integrálásából adódó kihívásokat, bemutatja a gépi tanulás alapjait, és tárgyalja, hogyan lehet a gépi tanulással kapcsolatos szakértelmet összekapcsolni a valós problémákkal. A könyv emellett áttekinti az etikai és jogi kérdéseket, az adatszabályozásban bekövetkezett fejleményeket, valamint a magánélet védelmének számítási megközelítéseit. Végül az adattudomány jövőbeli hatását veszi számba, és az adattudományi projektek sikerének alapelveit kínálja.