Scienza dei dati: Misurare le incertezze

Titolo originale:

Data Science: Measuring Uncertainties

Contenuto del libro:

Con l'aumento della capacità di elaborazione e archiviazione dei dati, è disponibile una grande quantità di dati. I dati senza analisi non hanno molto valore.

Pertanto, la domanda di analisi dei dati aumenta ogni giorno e la conseguenza è la comparsa di un gran numero di lavori e articoli pubblicati. La scienza dei dati è emersa come un campo multidisciplinare per supportare le attività guidate dai dati, integrando e sviluppando idee, metodi e processi per estrarre informazioni dai dati. Questo include metodi costruiti da diverse aree di conoscenza: Statistica, Informatica, Matematica, Fisica, Informatica e Ingegneria.

Questo mix di aree ha dato origine a quella che chiamiamo Data Science. Le nuove soluzioni ai nuovi problemi si riproducono rapidamente per generare grandi volumi di dati.

Le sfide attuali e future richiedono una maggiore attenzione nel creare nuove soluzioni che soddisfino la razionalità per ogni tipo di problema. Etichette come Big Data, Data Science, Machine Learning, Statistical Learning e Artificial Intelligence richiedono una maggiore sofisticazione delle basi e delle modalità di applicazione.

Questo punto evidenzia l'importanza di costruire le basi della Scienza dei dati. Questo libro è dedicato alle soluzioni e alle discussioni sulla misurazione delle incertezze nei problemi di analisi dei dati.