Аннотация

Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью анализа больших наборов данных. Как область деятельности наука о данных включает в себя ряд принципов, методов постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления скрытых полезных закономерностей в больших наборах данных. Она тесно связана с глубинным анализом данных и машинным обучением, но имеет более широкий охват. Сегодня наука о данных управляет принятием решений практически во всех сферах современного общества. В повседневной жизни вы ощущаете на себе воздействие науки о данных, когда видите отобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей, отфильтрованные письма в папке со спамом, персональные предложения от мобильных операторов и страховых компаний. Она влияет на порядок переключения и длительность сигналов светофоров в вашем районе, на то, как были созданы новые лекарства, продающиеся в аптеке, и то, как полиция вычисляет, где может потребоваться ее присутствие.
Рост использования науки о данных в обществе обусловлен появлением больших данных и социальных сетей, увеличением вычислительной мощности, уменьшением размеров носителей компьютерной памяти и разработкой более эффективных методов анализа и моделирования данных, таких как глубокое обучение. Вместе эти факторы означают, что сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций. В то же время эти технические новшества и растущее применение науки о данных означают, что этические проблемы, связанные с использованием данных и личной конфиденциальностью, тоже вышли на первый план. Цель этой книги — познакомить с наукой о данных на уровне ее основных элементов и с той степенью погружения, которая обеспечит принципиальное понимание вопроса.
Глава 1 очерчивает область науки о данных и дает краткую историю ее становления и эволюции. В ней мы также рассмотрим, почему наука о данных стала такой востребованной сегодня, и перечислим факторы, стимулирующие ее внедрение. В конце главы мы развенчаем несколько мифов, связанных с темой книги. Глава 2 вводит фундаментальные понятия, относящиеся к данным. В ней также описаны стандартные этапы проекта: понимание бизнес-целей, начальное изучение данных, подготовка данных, моделирование, оценка и внедрение. Глава 3 посвящена инфраструктуре данных и проблемам, связанным с большими данными и их интеграцией из нескольких источников. Одна из таких типичных проблем заключается в том, что данные в базах и хранилищах находятся на одних серверах, а анализируются на других.
Поэтому колоссальное время тратится на перемещение больших наборов данных между этими серверами. Глава 3 начинается с описания типичной инфраструктуры науки о данных для организации и некоторых свежих решений проблемы перемещения больших наборов данных, а именно: метода машинного обучения в базе данных, использования Hadoop для хранения и обработки данных, а также разработки гибридных систем, в которых органично сочетаются традиционное программное обеспечение баз данных и решения, подобные Hadoop.
Глава завершается описанием проблем, связанных с интеграцией данных в единое представление для последующего машинного обучения. Глава 4 знакомит читателя с машинным обучением и объясняет некоторые из наиболее популярных алгоритмов и моделей, включая нейронные сети, глубокое обучение и деревья решений. В главе 5 основное внимание уделяется использованию опыта в области машинного обучения для решения реальных задач, приводятся примеры анализа стандартных бизнес-проблем и того, как они могут быть решены с помощью машинного обучения. В главе 6 рассматриваются этические вопросы науки о данных, последние разработки в области регулирования и некоторые из новых вычислительных методов защиты конфиденциальности в процессе обработки данных. Наконец, в главе 7 описаны сферы, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в ближайшем будущем, изложены принципы, позволяющие определить, будет ли данный конкретный проект успешным.