Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Human-Centered Data Science de Cecilia Aragon

Human-Centered Data Science

Autor Cecilia Aragon, Shion Guha
en Limba Engleză Paperback – mar 2022

Problema centrală pe care o abordăm în practica modernă a analizei informației nu este lipsa volumului de date, ci riscul ca algoritmii automatizați să reproducă și să amplifice prejudecăți sociale. În Human-Centered Data Science, descoperim un cadru tehnic și metodologic pentru a integra perspectiva umană în fiecare etapă a fluxului de lucru. Observăm cum autorii, pionieri ai acestui domeniu, propun o fuziune între interacțiunea om-calculator, statistică și științe sociale pentru a crea sisteme mai transparente și echitabile.

Structura volumului este riguros organizată pe parcursul celor nouă capitole, începând cu definirea ciclului de viață al datelor și continuând cu tehnici specifice de interogare și modelare. Găsim în această carte un parcurs care evoluează de la fundamentele teoretice la metode practice de colaborare și comunicare a rezultatelor. Capitolul dedicat tehnicilor și instrumentelor pentru modelele de date (capitolul 4) oferă o privire de ansamblu accesibilă asupra algoritmilor comuni, în timp ce secțiunile ulterioare se concentrează pe integrarea contextului social în designul proiectelor computational.

Cititorul care a aplicat deja ideile din Data-Driven Storytelling sau a lucrat cu The Data Storytelling Workbook va găsi aici elementul care completează procesul: fundamentul etic și rigoarea sociologică necesară înainte de vizualizarea finală. Dacă lucrările menționate se concentrează pe livrarea mesajului, Human-Centered Data Science merge la rădăcina problemei, analizând cum alegerile cercetătorului influențează integritatea datelor încă din faza de colectare. Cele 24 de ilustrații și studiile de caz incluse transformă conceptele abstracte în bune practici aplicabile imediat în proiecte de cercetare sau dezvoltare software.

Citește tot Restrânge

Preț: 21456 lei

Preț vechi: 29071 lei
-26%

Puncte Express: 322

Carte disponibilă

Livrare economică 25 mai-01 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780262543217
ISBN-10: 0262543214
Pagini: 200
Ilustrații: 24 black and white illustrations
Dimensiuni: 181 x 255 x 17 mm
Greutate: 0.54 kg
Editura: MIT Press Ltd

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor din IT, statisticienilor și cercetătorilor care doresc să depășească simpla procesare a numerelor. Veți câștiga o metodologie clară pentru a identifica și atenua erorile sistematice (bias) din algoritmi. Este un ghid esențial pentru oricine dorește să construiască soluții tehnice care nu sunt doar performante, ci și responsabile social și etice.

Despre autor

Cecilia Aragon și Shion Guha sunt recunoscuți ca fondatori ai domeniului Human-Centered Data Science. Cecilia Aragon este profesor la Universitatea din Washington, fiind un expert premiat în vizualizarea datelor și colaborarea om-calculator, cu o experiență vastă în analiza seturilor de date masive în context științific. Shion Guha este un cercetător proeminent ale cărui studii se concentrează pe intersecția dintre algoritmi, politici publice și etică. Împreună, autorii aduc o perspectivă unică ce îmbină rigoarea computațională a editurii MIT Press Ltd cu o înțelegere profundă a impactului social al tehnologiei.

Cuprins

Acknowledgments ix
1 Data Science to Human-Centered Data Science 1
2 The Data Science Cycle 13
3 Interrogating Data Science 31
4 Techniques and Tools for Data Science Models 51
5 Human-Centered Approaches to Data Science Problems 75
6 Human-Centered Data Science Methods 93
7 Collaborations across and beyond Data Science 115
8 Storytelling with Data 129
9 The Future of Human-Centered Data Science 147
Glossary 153
References 163
Index 179

Descriere scurtă

"Introduces the ethical dimensions of data science for undergraduates, masters students, and professionals"--

Notă biografică

Cecilia Aragon is Professor in the Department of Human Centered Design and Engineering at the University of Washington. Shion Guha is Assistant Professor in the Faculty of Information at the University of Toronto. Marina Kogan is Assistant Professor in the School of Computing at the University of Utah. Michael Muller is a Research staff member at IBM Research. Gina Neff is Director of the Minderoo Centre for Technology and Democracy at the University of Cambridge and Professor of Technology and Society at the Oxford Internet Institute and the Department of Sociology at the University of Oxford. 
 
 

Descriere

Best practices for addressing the bias and inequality that may result from the automated collection, analysis, and distribution of large datasets. Human-centered data science is a new interdisciplinary field that draws from human-computer interaction, social science, statistics, and computational techniques. This book, written by founders of the field, introduces best practices for addressing the bias and inequality that may result from the automated collection, analysis, and distribution of very large datasets. It offers a brief and accessible overview of many common statistical and algorithmic data science techniques, explains human-centered approaches to data science problems, and presents practical guidelines and real-world case studies to help readers apply these methods. The authors explain how data scientists’ choices are involved at every stage of the data science workflow—and show how a human-centered approach can enhance each one, by making the process more transparent, asking questions, and considering the social context of the data. They describe how tools from social science might be incorporated into data science practices, discuss different types of collaboration, and consider data storytelling through visualization. The book shows that data science practitioners can build rigorous and ethical algorithms and design projects that use cutting-edge computational tools and address social concerns.