Атрибуты: четко, по делу, уже излагает основы и основы науки о данных, а также книгу в формате pdf. Это должно положить конец всем путаницам, которые у нас возникают, когда мы не хотим принимать это как дисциплину и сталкиваемся с вековыми отрицаниями. (Не сильно изменилось по сравнению с моим сообщением в LinkedIn, за исключением правок Grammarly) Источник оригинального сообщения здесь.
Ниже приведены выводы, которые я повторяю:
- Его основу составляют математика, статистика и информатика. Он не всегда линеаризуется или структурирован, но находится в векторах, которые являются отправной точкой/наборами инструкций для любого решения проблемы или наборами данных для проблемы в запросе.
- Теперь, какие дисциплины и какие конкретные проблемы он решает, является предметной заботой.
- Для меня это дисциплина, которая служит горизонталью для многих вертикалей промышленности или академических дисциплин, чтобы предлагать решения, основанные на концепциях, основанных на знаниях и данных. Моя текущая область биоинформатики, помогающая идентифицировать мишени или новые биомаркеры в фармацевтической промышленности, не является исключением. Я также использую эту горизонталь науки о данных.
- Это не магия, это математика и статистика!
Ссылка на книгу: Основы науки о данных
Ссылка на видео: Microsoft Research Video
Отказ от ответственности: я еще не прочитал книгу полностью. Хотя попробовать не вредно.