Работа с данными в любой сфере - [82]
Спасибо Катерине Андрысковой – я чувствую себя обязанным ей и благодарю за то, что она была первым человеком, который прочел «Работу с данными в любой сфере». Моя благодарность талантливой команде SuperDataScience, взявшей на себя множество дополнительных обязанностей, чтобы я мог написать эту книгу. Спасибо трудолюбивой команде Udemy, включая моих неутомимых менеджеров по работе с клиентами Эрин Адамс и Лану Мартинес.
Спасибо моему другу и наставнику Артему Владимирову, чье потрясающее отношение к работе и знания заложили фундамент, на котором я построил все, что знаю сейчас о науке о данных. Огромное спасибо Виталию Долгову и Ричарду Хопкинсу за отличный пример для подражания, за веру в меня, за предоставление помощи всегда, когда я в ней нуждался, за то, что были со мной и в хорошие, и в плохие времена. Спасибо Патрисии Йеленевич, дорогой подруге, преподавшей мне теорию цвета.
Я выражаю благодарность людям, чьи истории использовал, чтобы проиллюстрировать выводы, представленные в этой книге: Хейделину де Понтевесу, Артему Владимирову, Ричарду Хопкинсу, Рубену Коугелу, Грегу Поппу, Кэролайн Макколл, Дэну Шиблеру, Меган Патни и Элфу Морису.
Преподавателей московской школы № 54, Московского физико-технического института и Университета Квинсленда я благодарю за то, что получил такое полезное образование. Спасибо всем моим коллегам, бывшим и нынешним, в Deloitte и Sunsuper, за профессиональное развитие, необходимое для создания моего инструментария в науке о данных.
Больше всего я хочу поблагодарить вас, читатель, за то, что уделили мне свое драгоценное время. Я в первую очередь надеюсь, что эта книга поможет тем, кто хочет понять и использовать науку о данных в своей профессиональной деятельности.
Литература
Fowles, J. (1992). Starstruck: Celebrity performers and the American public, Smithsonian Institution Press.
Keynes, John Maynard (1963). Essays in Persuasion, Norton, pp. 358–373.
Mishra, S. and Sharma, M. (2016). Bringing analytics into Indian film industry with back tracing algorithm, Analytics Vidhya [Online]: www.analyticsvidhya.com/blog/2016/08/bringing-analytics-into-indian-film-industry-with-back-tracing-algorithm/ [accessed 20.06.2017].
Ohmer, S. (2012). George Gallup in Hollywood, Columbia University Press.
Conley, C. (2007). Peak: How great companies get their mojo from Maslow, John Wiley.
Devitt, E. (2017). Artificial chicken grown from cells gets a taste test – but who will regulate it? Science, 15 March [Online]: www.sciencemag.org/news/2016/08/lab-grown-meat-inches-closer-us-market-industry-wonders-who-will-regulate [accessed 20.05.2017].
The Economist (2017). The world’s most valuable resource is no longer oil, but data, 6 May [Online]: www.economist.com/news/leaders/21721656-data-economy-demands-new-approach-antitrust-rules-worlds-most-valuable-resource [accessed 01.06.2017].
Haselton, T. (2017). Credit reporting firm Equifax says data breach could poten- tially affect 143 million US consumers. CNBC, 7 September. Available from: www.cnbc.com/2017/09/07/credit-reporting-firm-equifax-says-cybersecurity-incident-could-potentially-affect-143-million-us-consumers.html [Last accessed 29.09.2017].
IBM (2017a). Green Horizon: driving sustainable development [Online]: www.research.ibm.com/labs/china/greenhorizon.html [accessed 12.06.2017].
IBM (2017b). Watson [Online]: www.ibm.com/watson/ [accessed 15.02.2017].
Mateos-Garcia, J. and Gardiner, J. (2016). From detecting to engaging: an analysis of emerging tech topics using Meetup data. Nesta, 1 August [Online]: www.nesta.org.uk/blog/find-emerging-tech-topics-with-meetup-data [accessed 12.06.2017].
Otake, T. (2016). IBM big data used for rapid diagnosis of rare leukemia case in Japan, Japan Times, 11 August [Online]: www.japantimes.co.jp/news/2016/08/11/national/science-health/ibm-big-data-used-for-rapid-diagnosis-of-rare-leukemia-case-in-japan/ [accessed 01.02.2017].
SuperDataScience (2016). SDS 005: Computer forensics, fraud analytics and knowing when to take a break with Dmitry Korneev [Podcast]. 29 March [Online]: www.superdatascience.com/5 [accessed 05.06.17].
British Academy (2017). Do we need robot law? [Video] [Online]: www.britac.ac.uk/video/do-we-need-robot-law [accessed 03.04.2017].
British Academy and The Royal Society (2017). ‘Data management and use: governance in the 21st century’ [Online]: /www.britac.ac.uk/sites/default/files/Data%20management%20and%20use%20-%20Governance%20in%20the%2021st%20century.pdf [accessed 07.07.2017].
DeepMind (2016). ‘DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40 %’ [Online]: www.deepmind.com/blogdeepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40 [accessed 29.09.2017].
DeepMind (2017). ‘AlphaGo Zero: Learning from scratch’ [Online]: www.deep-mind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch [accessed 19.11.2017].
Mulgan, G. (2016). A machine intelligence commission for the UK: how to grow informed public trust and maximise the positive impact of smart machines,
Жизнь современного человека плотно связана с видеоиграми. Даже если вы не играете сами, в вашем окружении наверняка найдутся заядлые геймеры, а новости из индустрии игр зачастую не обходят и вас стороной. Это положение дел приводит к вопросам: а что же такое видеоигры и какое место они занимают в жизни человека? Поиском ответов на них занимается дисциплина game studies. Александр Ветушинский – один из ведущих российских представителей этого направления исследований. Его книга «Игродром» – философское осмысление этапов развития игровой индустрии, анализ.
В процессе чтения вы познакомитесь с основами программирования и, в частности, языка JavaScript, а также выполните несколько небольших проектов. Один из самых интересных проектов — создание своего языка программирования.
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.
Человечество научилось собирать, обрабатывать и использовать в науке, бизнесе и повседневной жизни огромные массивы данных. Но что делать с данными, которых у нас нет? Допустимо ли игнорировать то, чего мы не замечаем? Британский статистик Дэвид Хэнд считает, что это по меньшей мере недальновидно, а порой – крайне опасно. В своей книге он выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Например, речь идет об учете сигналов бедствия, которые могли бы подать жители бедных районов, если бы у них были смартфоны, результатах медицинского исследования, которые намеренно утаили или случайно исказили, или данных, ставших «темными» из-за плохого набора критериев для включения в выборку.
"В своем докладе я опишу процесс создания электронного исследовательского инструмента, имеющего в своей основе печатный библиографический указатель, который предназначен для использования в научных целях, а также проанализирую некоторые трудности, с которыми мы столкнулись в ходе реализации данного проекта, и расскажу об избранных нами вариантах решения возникших проблем.".
Это практическое руководство разработчика программного обеспечения на Visual Basic .NET и ADO.NET, предназначенное для создания приложений баз данных на основе WinForms, Web-форм и Web-служб. В книге описываются практические способы решения задач доступа к данным, с которыми сталкиваются разработчики на Visual Basic .NET в своей повседневной деятельности. Книга начинается с основных сведений о создании баз данных, использовании языка структурированных запросов SQL и системы управления базами данных Microsoft SQL Server 2000.