Matematyczne podstawy analizy dużych zbiorów danych

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Mathematical Foundations of Big Data Analytics

Zawartość książki:

W niniejszym podręczniku przedstawiono podstawowe modele matematyczne wykorzystywane w analizie dużych zbiorów danych (Big Data Analytics) oraz odniesienia do odpowiednich zagadnień praktycznych. Niezbędne narzędzia matematyczne są analizowane i stosowane do bieżących problemów analizy danych, takich jak lojalność wobec marki, wybór portfela, badanie kredytów, kontrola jakości, grupowanie produktów, wycena aktywów itp.

- głównie w kontekście ekonomicznym. Ponadto omawiamy interdyscyplinarne zastosowania w biologii, lingwistyce, socjologii, elektrotechnice, informatyce i sztucznej inteligencji. W modelach wykorzystujemy szeroki zakres matematyki - od podstawowych dyscyplin numerycznej algebry liniowej, statystyki i optymalizacji po bardziej wyspecjalizowane teorie gier, grafów, a nawet złożoności.

W ten sposób obejmujemy wszystkie istotne techniki powszechnie stosowane w Big Data Analytics. Każdy rozdział rozpoczyna się od konkretnego praktycznego problemu, którego głównym celem jest zmotywowanie do zbadania konkretnej techniki Big Data Analytics.

Następnie przedstawione są wyniki matematyczne - w tym ważne definicje, pomocnicze stwierdzenia i wynikające z nich wnioski. Studia przypadków pomagają pogłębić zdobytą wiedzę poprzez zastosowanie jej w interdyscyplinarnym kontekście. Ćwiczenia służą lepszemu zrozumieniu podstawowej teorii.

Zainteresowany czytelnik może zapoznać się z pełnymi rozwiązaniami ćwiczeń na końcu podręcznika; w przypadku niektórych, które muszą być rozwiązane numerycznie, udostępniamy opisy algorytmów w kodzie Pythona jako materiał uzupełniający. Niniejszy podręcznik został zalecony i opracowany na potrzeby kursów uniwersyteckich w Niemczech, Austrii i Szwajcarii.