Scienza dei dati

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce un'introduzione completa ma accessibile alla scienza dei dati, coprendone la storia, le applicazioni, gli strumenti e le considerazioni etiche. Sebbene rappresenti un'ottima base per i neofiti, alcuni recensori l'hanno giudicata poco approfondita per coloro che hanno una conoscenza pregressa del campo.

⬤ Linguaggio chiaro e di facile comprensione.
⬤ Buona copertura dei concetti fondamentali e dell'ecosistema della scienza dei dati.
⬤ Affronta importanti questioni etiche nella scienza dei dati.
⬤ Adatto ai principianti e come materiale per i corsi.
⬤ Contenuto ben organizzato e strutturato.
⬤ Offre una panoramica completa delle applicazioni e degli strumenti della scienza dei dati.

⬤ Manca di profondità e specificità, il che lo rende meno adatto a chi ha qualche conoscenza di base.
⬤ Informazioni generiche in molte sezioni, solo l'ultimo capitolo offre spunti originali.
⬤ Alcuni lettori hanno ritenuto che fosse troppo elementare o di alto livello.

(basato su 64 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Science

Contenuto del libro:

Un'introduzione concisa al campo emergente della scienza dei dati, che spiega la sua evoluzione, la relazione con l'apprendimento automatico, gli usi attuali, le questioni relative all'infrastruttura dei dati e le sfide etiche.

L'obiettivo della scienza dei dati è migliorare il processo decisionale attraverso l'analisi dei dati. Oggi la scienza dei dati determina le pubblicità che vediamo online, i libri e i film che ci vengono consigliati online, quali e-mail vengono filtrate nelle nostre cartelle di spam e persino quanto paghiamo per l'assicurazione sanitaria. Questo volume della serie Essential Knowledge della MIT Press offre un'introduzione concisa al campo emergente della scienza dei dati, spiegandone l'evoluzione, gli usi attuali, le questioni relative all'infrastruttura dei dati e le sfide etiche.

Per le organizzazioni non è mai stato così facile raccogliere, archiviare ed elaborare i dati. L'uso della scienza dei dati è guidato dall'aumento dei big data e dei social media, dallo sviluppo del calcolo ad alte prestazioni e dall'emergere di metodi potenti per l'analisi e la modellazione dei dati come il deep learning. La scienza dei dati comprende un insieme di principi, definizioni di problemi, algoritmi e processi per estrarre modelli non ovvi e utili da grandi insiemi di dati. È strettamente correlata ai campi del data mining e dell'apprendimento automatico, ma ha una portata più ampia. Questo libro offre una breve storia del settore, introduce i concetti fondamentali dei dati e descrive le fasi di un progetto di scienza dei dati. Prende in considerazione l'infrastruttura dei dati e le sfide poste dall'integrazione dei dati provenienti da più fonti, introduce le basi dell'apprendimento automatico e discute come collegare le competenze dell'apprendimento automatico ai problemi del mondo reale. Il libro passa in rassegna anche le questioni etiche e legali, gli sviluppi nella regolamentazione dei dati e gli approcci computazionali per preservare la privacy. Infine, considera l'impatto futuro della scienza dei dati e offre principi per il successo dei progetti di scienza dei dati.