Джон Келлехер - Наука о данных. Базовый курс
- Название:Наука о данных. Базовый курс
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Альпина Паблишер
- Год:2020
- Город:Москва
- ISBN:978-5-9614-3378-4
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Джон Келлехер - Наука о данных. Базовый курс краткое содержание
Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.
«Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.
Наука о данных. Базовый курс - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
‹34›. Dodge, Martin, and Rob Kitchin. 2007. «The Automatic Management of Drivers and Driving Spaces.» Geoforum 38 (2): 264–275.
‹35›. Weissman, Cale Gutherie. 2015. «The NYPD’s Newest Technology May Be Recording Conversations.» Business Insider. http://uk.businessinsider.com/the-nypds-newesttechnology-may-be-recording-conversations-2015-3.
‹36›. Elliott, Christopher. 2004. «BUSINESS TRAVEL; Some Rental Cars Are Keeping Tabs on the Drivers.» The New York Times, January 13. http://www.nytimes.com/2004/01/13/business/business-travel-some-rental-cars-arekeeping-tabs-on-the-drivers.html.
‹37›. Kitchin, Rob. 2014a. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage.
‹38›. Koops, Bert-Jaap. 2011. «Forgetting Footprints, Shunning Shadows: A Critical Analysis of the ‘Right to Be Forgotten’ in Big Data Practice.» SCRIPTed, Tilburg Law School Legal Studies Research Paper No. 08/2012, 8 (3): 229–56. doi:10.2139/ssrn.1986719.
‹39›. Koops, Bert-Jaap. 2011. «Forgetting Footprints, Shunning Shadows: A Critical Analysis of the ‘Right to Be Forgotten’ in Big Data Practice.» SCRIPTed, Tilburg Law School Legal Studies Research Paper No. 08/2012, 8 (3): 229–56. doi:10.2139/ssrn.1986719.
‹40›. Kosinski, Michal, David Stillwell, and Thore Graepel. 2013. «Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior.» Proceedings of the National Academy of Sciences 110 (15): 5802–5. doi:10.1073/pnas.1218772110.
‹41›. Kosinski, Michal, David Stillwell, and Thore Graepel. 2013. «Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior.» Proceedings of the National Academy of Sciences 110 (15): 5802–5. doi:10.1073/pnas.1218772110.
‹42›. Dwork, Cynthia, and Aaron Roth. 2014. «The Algorithmic Foundations of Differential Privacy.» Foundations and Trends® in Theoretical Computer Science 9 (3–4): 211–407.
‹43›. McMahan, Brendan, and Daniel Ramage. 2017. «Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data.» Google Research Blog. Accessed July 30. https://research.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html.
‹44›. Celler, Emanuel. 1964. Civil Rights Act of 1964. 78 United States Statutes at Large. Vol. 241. https://www.gpo.gov/fdsys/pkg/STATUTE-78/pdf/STATUTE-78-Pg241.pdf.
‹45›. Harkin, Tom. 2017. Americans with Disabilities Act of 1990. 104 Statutes at Large. Vol. 327. Accessed September 1. https://www.gpo.gov/fdsys/pkg/STATUTE-104/pdf/STATUTE104-Pg327.pdf.
‹46›. Convention, European. 2000. «Charter of Fundamental Rights of the European Union.» Official Journal of the European Communities C (364): 1–22.
‹47›. US Dept of Health, Education, and Welfare. 1973. «Records, Computers and the Rights of Citizens.» https://www.ncjrs.gov/App/Publications/abstract.aspx?ID=9994.
‹48›. EU, Council and Parliment. 1995. «95/46/EC of the European Parliament and of the Council of 24 October 1995 on the Protection of Individuals with Regard to the Processing of Personal Data and on the Free Movement of Such Data.» Official Journal of the EC 23 (6).
‹49›. EU. 2016. General Data Protection Regulation Of the European Council and Parliment. Vol. L 119. http://ec.europa.eu/justice/data-protection/reform/files/regulation_oj_en.pdf.
‹50›. OECD. 1980. «Guidelines on the Protection of Privacy and Transborder Flows of Personal Data.» Organisation for Economic Co-Operation and Development. https://www.oecd.org/sti/ieconomy/oecdguidelinesontheprotectionofprivacyandtransborderflowsofpersonaldata.htm.
‹51›. Shubber, Kadhim. 2013. «A Simple Guide to GCHQ’s Internet Surveillance Programme Tempora.» WIRED UK. July 24. http://www.wired.co.uk/article/gchq-tempora-101.
‹52›. Soldatov, Rei, and Irina Borogan. 2012. «In Ex-Soviet States, Russian Spy Tech Still Watches You.» WIRED. https://www.wired.com/2012/12/russias-hand/all/.
‹53›. Rainie, Lee, and Mary Madden. 2015. «Americans’ Privacy Strategies Post-Snowden.» Pew Research Center. http://www.pewinternet.org/files/2015/03/PI_AmericansPrivacyStrategies_0316151.pdf.
‹54›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.
‹55›. Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier. 2014. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Reprint edition. Boston: Eamon Dolan/Mariner Books.
‹56›. Purcell, Kristen, Joanna Brenner, and Lee Rainie. 2012. «Search Enging Use 2012.» Pew Research Center. http://www.pewinternet.org/2012/03/09/main-findings-11/.
‹57›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.
‹58›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.
‹59›. European Commission. 2012. «Commission Proposes a Comprehensive Reform of the Data Protection Rules — European Commission.» January 25. http://ec.europa.eu/justice/newsroom/data-protection/news/120125_en.htm.
‹60›. Federal Trade Commission. 2012. «Protecting Consumer Privacy in an Era of Rapid Change.» https://www.ftc.gov/sites/default/files/documents/reports/federal-trade-commissionreport-protecting-consumer-privacy-era-rapid-changerecommendations/120326privacyreport.pdf.
‹61›. Kitchin, Rob. 2014a. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage.
‹62›. OECD. 2013. «2013 OECD Privacy Guidelines — OECD.» https://www.oecd.org/internet/ieconomy/privacy-guidelines.htm.
‹63›. CJEU. 2014. C-131/12. Court of Justice of the European Union.
‹64›. Marr, Bernard. 2015. Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance. 1 edition. Chichester, West Sussex, United Kingdom; Hoboken, New Jersey: Wiley.
‹65›. Senate of California. 2013. SB-568 Privacy: Internet: Minors. Business and Professions Code, Relating to the Internet. Vol. Division 8, Chapter 22.1 (commencing with Section 22580). https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billNavClient.xhtml?bill_id=201320140SB568.
‹66›. European Commission. 2016. «The EU-U.S. Privacy Shield.» December 7. http://ec.europa.eu/justice/dataprotection/international-transfers/eu-us-privacy-shield/index_en.htm.
‹67›. O’Rourke, Carol, and Aphra Kerr. 2017. «Privacy Schield for Whom? Key Actors and Privacy Discourse on Twitter and in Newspapers.» Westminster Papers in Communication and Culture, Special Issue: Redesigning or Redefining Privacy? 12 (2).
‹68›. Buytendijk, Frank, and Jay Heiser. 2013. «Confronting the Privacy and Ethical Risks of Big Data.» Financial Times. https://www.ft.com/content/105e30a4-2549-11e3-b34900144feab7de.
‹69›. Kerr, Aphra. 2017. Global Games: Production in the Digital Game Industry. New York: Routledge.
‹70›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.
‹71›. Cavoukian, Ann. 2013. «Privacy by Design: The 7 Foundation Principles (Primer).» Information and Privacy Commissioner Ontario, Canda. https://www.ipc.on.ca/wpcontent/uploads/2013/09/pbd-primer.pdf.
Глава 7. Будущие тенденции и принципы успешности
Очевидная тенденция современных обществ — распространение систем, способных воспринимать мир и реагировать на него: смартфоны, умные дома и города, беспилотные автомобили и прочее. Такое засилье интеллектуальных устройств и датчиков ставит под угрозу нашу конфиденциальность. Но также оно способствует росту объема данных и разработке новых технологических концепций, таких как интернет вещей. В этом контексте наука о данных будет оказывать все большее влияние на разные сферы нашей жизни. Однако есть две области, в которых она приведет к значительным переменам уже в ближайшее десятилетие, — это персонализированная медицина и развитие умных городов.
Наука о данных и медицина
В последние годы медицина изучает и внедряет науку о данных и прогнозную аналитику в целый ряд областей. Традиционно, диагностируя состояние пациента или принимая решение о последующем лечении, врачи полагались на свой опыт и интуицию. Такие направления, как доказательная медицина и точная медицина, утверждают, что врачебные решения должны основываться на данных, в идеале связывая наилучшие из имеющихся данных с ситуацией и предпочтениями отдельного пациента. Например, в случае точной медицины технология быстрого секвенирования генома позволяет анализировать геномы пациентов с редкими заболеваниями, чтобы выявить мутации, которые их вызывают, и выбрать подходящие именно для этого пациента методы лечения. Еще одним фактором, стимулирующим науку о данных в медицине, является стоимость медицинского обслуживания. Наука о данных и, в частности, прогнозная аналитика могут быть использованы для автоматизации некоторых процессов здравоохранения. Существует множество примеров использования прогностической аналитики для определения момента, когда следует начинать вводить антибиотики и другие лекарства детям и взрослым, и уже имеется много сообщений о спасенных жизнях.
Разрабатываются медицинские датчики, которые пациенты могут носить на себе или которые можно проглатывать либо имплантировать. Эти датчики непрерывно контролируют жизненные показатели и реакции пациентов, а также работу их органов в течение дня. Непрерывно собираемые данные передаются обратно на централизованный сервер мониторинга. Здесь, на сервере мониторинга, медицинские работники получают доступ к данным пациентов, оценивают их состояние, определяют, какое влияние оказывает лечение, и сравнивают результаты с результатами других аналогичных пациентов, чтобы наметить следующие шаги лечения. Данные с датчиков интегрируются с другими данными из разных областей медицины и фармацевтической промышленности для изучения действия существующих и новых лекарств. Наука о данных используется при разработке персонализированных программ лечения с учетом типа пациента, его состояния и того, как его организм реагирует на различные лекарства. Кроме того, специалисты по данным в области медицины проводят исследования лекарственных средств и их взаимодействий, разрабатывают более эффективные и подробные системы мониторинга и помогают глубже понять результаты клинических испытаний.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка:
