Titre original :
Data Science: Measuring Uncertainties
Contenu du livre :
Avec l'augmentation des capacités de traitement et de stockage des données, une grande quantité de données est disponible. Les données sans analyse n'ont pas beaucoup de valeur.
La demande d'analyse de données augmente donc chaque jour, ce qui se traduit par l'apparition d'un grand nombre d'emplois et d'articles publiés. La science des données est apparue comme un domaine pluridisciplinaire visant à soutenir les activités basées sur les données, en intégrant et en développant des idées, des méthodes et des processus permettant d'extraire des informations des données. Elle comprend des méthodes élaborées à partir de différents domaines de connaissances, notamment les statistiques, l'informatique, les mathématiques et les sciences de la vie : Les statistiques, l'informatique, les mathématiques, la physique, les sciences de l'information et l'ingénierie.
Ce mélange de domaines a donné naissance à ce que nous appelons la science des données. Les nouvelles solutions aux nouveaux problèmes se reproduisent rapidement pour générer de grands volumes de données.
Les défis actuels et futurs exigent une plus grande attention dans la création de nouvelles solutions qui satisfont la rationalité pour chaque type de problème. Les appellations telles que Big Data, Data Science, Machine Learning, Statistical Learning et Artificial Intelligence exigent une plus grande sophistication des fondements et de la manière dont ils sont appliqués.
Ce point souligne l'importance de construire les fondations de la science des données. Ce livre est consacré aux solutions et aux discussions sur la mesure des incertitudes dans les problèmes d'analyse de données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783036507927 |
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| Reliure : | Relié |
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