Data — 14 книг

Суперзвезда от науки (профессор математики и автор статей в New York Times, the Washington Post и Wired) раскрывает внутреннюю красоту и логику, стоящие за нашим миром.

В школе мы узнаем, что математика — скучный набор правил, который не поддается обсуждению.

В своей книге Джордан Элленберг показывает, как узок подобный взгляд: математика — это не абстрактные идеи, далекие от реальной жизни. Математика пронизывает все, что нас окружает, и позволяет взглянуть за беспорядочную и хаотичную поверхность нашего мира, увидеть скрытые за ней структуры.

Это наука о том, как не ошибаться, формировавшаяся веками. Вооружившись математикой, мы можем видеть истинное значение информации, которую считали верной по умолчанию, и критически осмыслять все.

Как рано нужно приезжать в аэропорт?

Что именно отражает «общественное мнение»?

Почему у высоких родителей невысокие дети?

Кто в действительности выиграл во Флориде в 2000 году во время президентских выборов?

Какова вероятность развития рака?

В этой книге представлен математический метод анализа жизни и подобных вопросов, с трудом выработанный научным сообществом — и изложенный в доступной для каждого форме.

Элленберг рассказывает о самых разных явлениях и идеях — от рейганомики, лотерейных схем и искусственных языков до развития неевклидовой геометрии, живописи итальянского Ренессанса и того, что Фейсбук может (и что не может) узнать о вас.

Математика, как говорит Элленберг, это надстройка к вашему здравому смыслу, которая значительно преумножает его возможности и силу. Вы можете более глубоко понимать мир — и эта книга покажет как.

Суперзвезда от науки (профессор математики и автор статей в New York Times, the Washington Post и Wired) раскрывает внутреннюю красоту и логику, стоящие за нашим миром.

В школе…

Из этой книги вы узнаете, что такое дисперсия и стандартное отклонение, как найти t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни, для чего используются регрессионный и факторный анализы, а также многое и многое другое. И все это — на простых и понятных примерах из жизни милых и пушистых котиков, которые дарят нам множество приятных эмоций.

Из этой книги вы узнаете, что такое дисперсия и стандартное отклонение, как найти t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни, для чего используются регрессионный и факторный…

Первая книга по статистике, которую интересно (и полезно) читать.

Большинство людей (особенно это касается студентов, хотя после пары по статистике они могут страстно обсуждать свои средние баллы и статистические показатели любимых бейсболистов) считают статистику унылой и бесполезной наукой. Так почему же главный экономист Google называет её «сексуальной»?

На самом деле, статистика очень интересна, если рассказывать о ней как Чарли Уилэн, и практична, так как отвечает на очень много важных вопросов:

• Как Netflix определяет, какие фильмы вам понравятся?
• Какое поведение является правильным при решении «Парадокса Монти Холла»?
• Как определить, какие привычки и поведение вызывают рак, не ставя эксперименты на людях?
• Помогает ли пациентам то, что кто-то молится за них?
• Есть ли экономические выгоды от получения ученой степени?
• Как определить, какие школы мошенничают с результатами тестов?
• Как сравнить двух игроков в бейсбол (баскетбол, футбол, другой игровой вид спорта)?
• Как сделать точные выводы обо всем населении страны, опросив несколько тысяч человек?
• Как супермаркет может определить беременность лишь по списку покупок (ни одна из которых напрямую на беременность не указывает)?

Статистика помогает принимать важные социальные решения, находить скрытые взаимосвязи между явлениями, лучше понимать ситуацию в бизнесе и на рынке.

Чарлз Уилэн рассказывает о том, как статистика помогает находить ответы на эти и другие вопросы, и делает это с юмором и блестящими наглядными примерами.

Для студентов и тех, кто захочет применить полученные знания в работе, в каждой главе есть приложение с основными формулами и графиками, которые можно пропустить, если вы просто хотите узнать больше о статистике и понять её ключевые показатели и идеи.

В конце книги есть обзор основных приложений для работы со статистическими данными, который пригодится всем практикам.

Первая книга по статистике, которую интересно (и полезно) читать.

Большинство людей (особенно это касается студентов, хотя после пары по статистике они могут страстно обсуждать…

Как статистика помогает нам лучше понимать мир? И как можно приходить к уверенным умозаключениям, когда у нас нет идеальных и полных данных?

На эти вопросы отвечает «Искусство статистики» — одна из самых содержательных и при этом доступных книг по теме. С блестящими примерами, интересным изложением, наглядными графиками, определениями, формулами и программным кодом в приложениях.

Статистика играла ключевую роль для научного познания мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными.

Специалист с огромным опытом Дэвид Шпигельхалтер познакомит вас с ключевыми принципами и показателями, которые помогают извлекать из данных знания о мире и отвечать на вопросы о нем. Он делает это на примерах из реальной жизни, показывая, как статистика способна помочь определить самого удачливого пассажира на Титанике, выяснить, можно ли было раскрыть серийного убийцу Гарольда Шипмана раньше, рассчитать количество деревьев на нашей планете, определить необходимое количество участников для достоверного медицинского исследования, вычислить количество безработных в стране и ответить на десятки других вопросов о нашем мире. Вопросов, на которые нельзя ответить без применения статистики.

Как статистика помогает нам лучше понимать мир? И как можно приходить к уверенным умозаключениям, когда у нас нет идеальных и полных данных?

На эти вопросы отвечает «Искусство…

Теория игр — это строгое стратегическое мышление. Это искусство предугадывать следующий ход соперника с учетом того, что он занимается тем же самым. Её изучение может сформировать совсем новый взгляд на устройство мира и на то, как люди взаимодействуют.
На примерах из кино, спорта, политики, истории авторы показывают, как почти все компании и люди вовлечены во взаимодействия, которые описываются теорией игр. Знание теории игр сделает вас более успешным в бизнесе и жизни.

Теория игр — это строгое стратегическое мышление. Это искусство предугадывать следующий ход соперника с учетом того, что он занимается тем же самым. Её изучение может сформировать…

О книге
Подробное пошаговое руководство по внедрению Data-driven-культуры в вашей компании - от сбора данных и наглядных отчетов до анализа и обоснованных решений.
Чтобы стать data-driven-компанией, недостаточно наладить сбор "больших данных" или собрать команду аналитиков. Нужна эффективная культура работы с данными, внедренная на всех уровнях.
Эта практичная книга покажет вам, какие процессы нужно внедрять повсеместно - от аналитиков и менеджмента до высшего руководства и совета директоров - чтобы создать такую культуру.
Карл Андерсон рассказывает о цепочке аналитической ценности, которая поможет вам строить предиктивные бизнес-модели - от сбора данных и анализа до идей и конкретных обоснованных действий.
• Начните с начала: узнайте, как собирать правильные данные правильным образом;
• Нанимайте аналитиков с правильными навыками и собирайте их в команды;
• Узнайте о статистических методах и инструментах визуализации данных;
• Собирайте и анализируйте данные, соблюдая конфиденциальность и этику;
• Узнайте, как аналитики и их менеджеры могут способствовать развитию data-driven-культуры.

Для кого эта книга
Для руководителей, менеджеров, аналитиков.

О книге
Подробное пошаговое руководство по внедрению Data-driven-культуры в вашей компании - от сбора данных и наглядных отчетов до анализа и обоснованных решений.
Чтобы стать…

В 2010 году Стивен Строгац написал серию статей об основах математики для газеты The New York Times. Статьи вызвали бурю восторга. Каждая колонка становилась самым популярным материалом в газете и собирала сотни комментариев. Читатели просили еще, и Стивен не подвел - появилась эта книга, в которую вошли как уже опубликованные части, так и совершенно новые главы.

Математика пронизывает все в этом мире, включая нас самих, но, к сожалению, мало кто понимает этот универсальный язык настолько хорошо, чтобы по достоинству оценить его мудрость и красоту.

Стивен Строгац - тот самый учитель математики, о котором вы мечтали в школе. Учитель, который способен зажечь искру интереса и привить любовь к своему предмету на всю жизнь. В этой невероятно легкой и увлекательной книге, он дает всем нам второй шанс познакомиться с математикой.

В 2010 году Стивен Строгац написал серию статей об основах математики для газеты The New York Times. Статьи вызвали бурю восторга. Каждая колонка становилась самым популярным…

Calculus Made Easy is the answer to anyone who has been baffled, frustrated and simply irritated by the traditional academic approach to applying differentiation and integration problems. First published over a century ago, the methods, "tricks of the trade" and shortcuts Silvanus Thompson reveals are as applicable today in solving real-world 21st century problems. Whether you are a student, an established professional, or simply curious, this easy-to-follow book will give you the confidence to attack even the most daunting problems in engineering, science or mathematics.

Calculus Made Easy is the answer to anyone who has been baffled, frustrated and simply irritated by the traditional academic approach to applying differentiation and integration…

Принято считать, что математики – это люди, наделенные недюжинными интеллектуальными способностями, которые необходимо развивать с самого детства. И большинству точность и логичность математического мышления недоступна. Барбара Оакли, доктор наук, в этой книге доказывает, что каждый может изменить способ своего мышления и овладеть приемами, которые используют все специалисты по точным наукам. Она призывает читателей тренировать свой мозг и подтверждает на конкретных примерах, что каждый может изменить способ своего мышления и овладеть приемами, которые явно или неявно используют все специалисты по точным и естественным наукам. Прочитав эту книгу, вы научитесь: эффективно решать задачи из любой области знаний; освоите метод интерливинга (чередование разных типов задач); научитесь «сжимать» ключевые идеи так, чтобы их было удобнее удержать в памяти, и узнаете о возможностях своего мозга очень много нового!

Принято считать, что математики – это люди, наделенные недюжинными интеллектуальными способностями, которые необходимо развивать с самого детства. И большинству точность и…

Когда мы задумываемся о современном положении дел в мире, нам кажется, что с каждым годом ситуация становиться все хуже и хуже. Стихийные бедствия уносят все больше и больше жизней, популяции редких животных, относящихся к вымирающим видам, тают буквально на глазах, доля мирового населения, живущего в нищете, неуклонно растет. На самом же деле все в точности наоборот. В своей книге ""Фактологичность. Десять причин наших заблуждений о мире – и почему все не так плохо, как кажется"" учёный, врач, лектор и один из основателей шведского отделения организации ""Врачи без границ"" Ханс Рослинг не только рассказывает о наиболее распространенных ошибках, которые совершает наш мозг, пытаясь оценить глобальные изменения, происходящие в мире, но и дает инструменты, благодаря которым можно научиться правильно видеть и понимать общую картину происходящего, даже если у вас нет времени на анализ мелких деталей.

Когда мы задумываемся о современном положении дел в мире, нам кажется, что с каждым годом ситуация становиться все хуже и хуже. Стихийные бедствия уносят все больше и больше…

Автор книги, специалист Google по Data Science, провел исследование, опираясь на науку о больших данных (Big Data), а также данные, которые может предоставить исследователю Интернет. В результате он получил сенсационные результаты, полностью переворачивающие современные представления об обществе, в котором мы живем. Как часто мы на самом деле занимаемся сексом? Почему, вопреки общественному мнению, на президентских выборах США победил Трамп? Что мы в действительности думаем о людях другой расы? Социологические исследования и опросы, как оказалось, не в состоянии ответить правдиво на эти и многие другие важные вопросы. Поэтому автор, специалист Google по Data Science, обратил свой взгляд на данные, которые не могут врать, а именно Big Data, а также всю ту информацию, которую может предоставить Интернет. Получились не просто интересные, а сногсшибательные результаты, раскрывающие всю правду о современном обществе.

Автор книги, специалист Google по Data Science, провел исследование, опираясь на науку о больших данных (Big Data), а также данные, которые может предоставить исследователю…

Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, находя полезные неочевидные закономерности в больших массивах данных.

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.

Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, находя полезные неочевидные закономерности в больших массивах данных.

Сегодня наука о данных используется практически…

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению.
«Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!
Что вы найдете внутри книги
∙ Теоретические основы глубокого обучения
∙ Приемы создания и обучения нейронных сетей
∙ Работа с естественным языком
∙ Федеративное обучение и работа с конфиденциальными данными
Вам не понадобятся специальные навыки, выходящие за рамки школьного курса математики и базовых навыков программирования

Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию…

Расширенная и дополненная с учетом современных требований и техник, эта
книга представляет собой наиболее полное руководство по языку DAX, применя-
емому в области бизнес-аналитики, моделирования данных и анализа. Эксперты
Microsoft BI Марко Руссо и Альберто Феррари излагают как основы, так и отдельные
нюансы работы с DAX: от простых табличных функций до продвинутых техник
программирования и оптимизации моделей. Вы узнаете, что происходит под
капотом движка DAX при запуске выражений; полученные знания пригодятся
при написании быстрого и надежного кода.
В книге используются примеры, которые можно запустить в бесплатной версии
Power BI Desktop и разобраться во всех тонкостях синтаксиса создания переменных
(VAR) в Power BI, Excel или Analysis Services.
Издание предназначено для опытных пользователей и профессионалов в сфере
бизнес-аналитики, использующих в своей работе DAX и аналитические инстру-
менты от Microsoft.

Расширенная и дополненная с учетом современных требований и техник, эта
книга представляет собой наиболее полное руководство по языку DAX, применя-
емому в области…