Zrozumieć data science

Skoro rozumiemy już przepływ pracy w data science, czas przyjrzeć się bliżej pierwszemu jego etapowi – zbieraniu i przechowywaniu danych. Poznasz różne źródła danych, dowiesz się, jak wyglądają te dane, jak je przechowywać po zebraniu oraz w jaki sposób potok danych może zautomatyzować cały ten proces.

Przygotowanie danych to fundament pracy analitycznej – data scientyści poświęcają aż 80% czasu na czyszczenie i przekształcanie danych, a jedynie 20% na ich faktyczną analizę. W tym rozdziale nauczysz się, jak diagnozować problemy w danych oraz jak radzić sobie z brakującymi wartościami i wartościami odstającymi. Następnie poznasz wizualizację – kolejne niezbędne narzędzie, które pomaga zarówno eksplorować dane, jak i prezentować wyniki.

W ostatnim rozdziale zajmiemy się eksperymentowaniem i prognozowaniem. Zaczniemy od testów A/B, przejdziemy do prognozowania szeregów czasowych i nauki przewidywania przyszłych zdarzeń, a zakończymy na uczeniu maszynowym – przyjrzymy się uczeniu nadzorowanemu i klastrowaniu.