Аудиокнига Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных

Версия для чтения:
  • Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных слушать
  • Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных
    Автор: Дэвид Хэнд
    • 1
      001
    • 2
      002
    • 3
      003
    • 4
      004
    • 5
      005
    • 6
      006
    • 7
      007
    • 8
      008
    • 9
      009
    • 10
      010
    • 11
      011
    • 12
      012
    • 13
      013
    • 14
      014
    • 15
      015
    • 16
      016
    • 17
      017
    • 18
      018
    • 19
      019
    • 20
      020
    • 21
      021
    • 22
      022
    • 23
      023
    • 24
      024
    • 25
      025
    • 26
      026
    • 27
      027
    • 28
      028
    • 29
      029
    • 30
      030
    • 31
      031
    • 32
      032
    • 33
      033
    • 34
      034
    • 35
      035
    • 36
      036
    • 37
      037
    • 38
      038
    • 39
      039
    • 40
      040
    • 41
      041
    • 42
      042
    • 43
      043
    • 44
      044
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. Хэнд также рассказывает о том, какие меры могут сгладить эффект «темных данных» и как их можно обратить себе на пользу. Книга будет интересна широкому кругу читателей, интересующихся дата-сайенс, программированием и статистикой.