Fundamentals of Data Science: Theory and Practice

Fundamentals of Data Science: Theory and Practice — это учебник, охватывающий теоретические основы и практические аспекты науки о данных. Книга начинается с введения в дисциплину, объясняя разницу между данными, информацией и знанием, а также историю и общий конвейер Data Science.

Далее подробно рассматриваются типы данных, источники их получения и методы генерации, включая синтетические данные. Отдельные главы посвящены подготовке данных: очистке, обработке пропусков, уменьшению размерности, нормализации и интеграции данных.

Значительная часть книги посвящена машинному обучению: парадигмам обучения (с учителем, без учителя, полу- и самообучение), алгоритмам и их применению для решения задач прогнозирования, классификации и кластеризации. Также обсуждаются вопросы оценки моделей и интерпретации результатов.

Книга предназначена для студентов, исследователей и практиков, желающих получить систематические знания по Data Science — от сбора и подготовки данных до построения и оценки моделей машинного обучения. Изложение сопровождается примерами и ссылками на современные исследования.