Olvasói vélemények
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 4 olvasói szavazat alapján történt.
Eredeti címe:
Data Science for Transport: A Self-Study Guide with Computer Exercises
Könyv tartalma:
A közlekedési adatok mennyisége, sokfélesége és hozzáférhetősége gyorsan növekszik, ami új készségeket igényel az adatok és adatbázisok kezelésében és lekérdezésében. Az elmúlt években a "big data", az "adattudomány" és az "intelligens városok" új hulláma változtatta meg a világot, és a Harvard Business Review az adattudományt a "21. század legszexibb munkájaként" jellemezte. A közlekedési szakembereknek és kutatóknak képesnek kell lenniük arra, hogy adatokat és adatbázisokat használjanak a kvantitatív, empirikus tények megállapításához, valamint matematikai modelljeik validálásához és megkérdőjelezéséhez, amelyek axiómáit hagyományosan gyakran inkább feltételezték, mintsem hogy szigorúan tesztelték volna az adatokon. Ez a könyv rendkívül gyakorlatias megközelítésben ismerteti meg az adattudomány eszközeit és azok alkalmazását a közlekedési kérdések vizsgálatára. A hangsúly elsősorban a valós adatokkal és eszközökkel végzett gyakorlati, szakmai munkán van, beleértve az üzleti és etikai kérdéseket is.
" A közlekedési modellezés gyakorlata egy adatszegény világban alakult ki, és számos jelenlegi technikánk és készségünk erre a hiányosságra épül. Egy új, adatgazdag világban a szükséges eszközök mások, és az adatokkal és a magánélet védelmével kapcsolatos etikai kérdések is határozottan mások. Nem vagyok biztos abban, hogy a jelenlegi szakemberek rendelkeznek-e ezekkel a készségekkel; és egyáltalán nem vagyok meggyőződve arról, hogy a jelenlegi közlekedési modellezési eszközeink megállják a helyüket egy adatgazdag környezetben. Ez egy izgalmas időszak a közlekedés területén dolgozó adattudósok számára. Megpróbáljuk megragadni a nagy adatforrások által kínált lehetőségeket; ugyanakkor azonban az ilyen adatismereteket össze kell ötvözni a közlekedés és a közlekedésmodellezés megértésével. Az ilyen kombinált készségekkel rendelkezők fontos szerepet játszhatnak abban, hogy jobb, gyorsabb és olcsóbb adatokat szolgáltassanak a közlekedési döntéshozatalhoz; és végső soron hozzájárulhatnak a jövő innovatív, hatékony, adatvezérelt modellezési technikáihoz. Nem meglepő, hogy ezt a tanfolyamot, ezt a könyvet a Közlekedési Tanulmányok Intézete írta. Ahhoz, hogy ez jól sikerüljön, a tudományos szigor és a gyakorlati pragmatizmus keverékére van szükség. Kevés oktatási vagy kutatási intézmény van jobban felkészülve erre, mint az ITS Leeds ".
- Tom van Vuren, divízióigazgató, Mott MacDonald.
" A WSP büszke arra, hogy a közlekedési modellezés, tervezés és közgazdaságtan világában vezető szerepet tölt be, és számos lehetőséget kínál az e területeken jártas emberek számára. A stratégiák és programok hatékony megvalósításához szükséges bizonyítékbázis és előrejelzések egyre inkább az adatokra és a technológiára összpontosítanak, és ezt a tendenciát az 1970-es évek óta alakítjuk, de az utóbbi években különösen nagy törést és lehetőséget jelent. E tendenciák eredményeként, valamint a közlekedési modellezők következő generációjának megfelelő képzettsége érdekében felkértük a világ vezető Közlekedéstudományi Intézetét, hogy növelje a készségeket ezeken a területeken, és ők egy új MSc-programmal válaszoltak, amelyet most Ön is tanulmányozhat ezen a könyvön keresztül." - írja a szerző. - Leighton Cardwell, műszaki igazgató, WSP.
" A nagy adathalmazok feldolgozásától és elemzésétől kezdve a modellezési feladatok automatizálásán át, amelyek néha különböző szoftvercsomagok "beszélgetését" igénylik egymással, egészen az adatok vizualizálásáig a SYSTRA számos technikát és eszközt alkalmaz, hogy ügyfeleinknek mélyebb betekintést és hatékony megoldásokat nyújtson. Ez a könyv kiváló munkát végez abban, hogy megadja az adatbázisok kezeléséhez, lekérdezéséhez és elemzéséhez, valamint erőteljes prezentációk kidolgozásához szükséges készségeket. Egy újabb fontos kiadvány az ITS Leeds-től." - Fitsum Teklu, társigazgató (modellezés és értékelés) SYSTRA Ltd.
" A várostervezés évtizedek óta olyan statisztikai és számítási gyakorlatokra támaszkodik, amelyeknek kevés közük van a mainstream adattudományhoz. Az információkat még mindig gyakran használják bizonyítékként az új infrastruktúrák hatásáról.
