Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
The 9 Pitfalls of Data Science de Gary Smith

The 9 Pitfalls of Data Science

Autor Gary Smith, Jay Cordes
en Limba Engleză Hardback – 8 iul 2019

Observăm o lacună persistentă în literatura academică și tehnică actuală: deși există numeroase manuale care predau instrumentele și algoritmii de analiză, puține resurse tratează eșecurile metodologice sistemice care pot transforma Big Data dintr-o resursă într-un pericol social. The 9 Pitfalls of Data Science vine să completeze exact acest gol, oferind o perspectivă critică asupra modului în care prejudecățile umane și „gândirea leneșă” pot compromite rigoarea științifică.

Remarcăm că volumul nu se limitează la teorie, ci ancorează fiecare dintre cele nouă capcane în studii de caz concrete, de la decizii de afaceri greșite până la prăbușiri financiare globale. Această abordare practică este o continuare firească a operei lui Gary Smith, care în Standard Deviations a demistificat statisticile, iar în The Phantom Pattern Problem a avertizat asupra riscului de a vedea ordine acolo unde există doar hazard. Credem că elementul distinctiv al acestei lucrări este capacitatea autorilor de a îmbina autoritatea academică cu un stil narativ accesibil, transformând erorile tehnice în pilde memorabile despre limitele inteligenței artificiale.

Acoperă aceeași arie tematică precum Avoiding Data Pitfalls de Ben Jones, dar cu o abordare mult mai orientată către contextul social și impactul asupra procesului de luare a deciziilor, depășind sfera vizualizării datelor. În timp ce Data Science in Context explorează promisiunile generale ale domeniului, Smith și Cordes aleg să analizeze „măruntaiele” disciplinei, evidențiind cum mașinile pot genera corelații spumoase, dar lipsite de cauzalitate. Este o lectură esențială pentru a înțelege de ce, într-o eră a algoritmilor, discernământul uman rămâne ultima linie de apărare.

Citește tot Restrânge

Preț: 27485 lei

Preț vechi: 32021 lei
-14%

Puncte Express: 412

Carte disponibilă

Livrare economică 15-26 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780198844396
ISBN-10: 0198844395
Pagini: 272
Dimensiuni: 138 x 204 x 19 mm
Greutate: 0.42 kg
Editura: OUP OXFORD
Colecția OUP Oxford
Locul publicării:Oxford, United Kingdom

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui profesionist care lucrează cu date, dar și cititorului curios care dorește să navigheze mai sigur printre informațiile din presă. Veți câștiga un set solid de instrumente de gândire critică și veți învăța să identificați tiparele false pe care algoritmii le prezintă adesea ca certitudini. Este un ghid de supraviețuire intelectuală într-o lume dominată de cifre, scris cu umor și rigoare.

Despre autor

Gary Smith este un autor și cercetător cu o vastă experiență în analiza statistică și impactul acesteia asupra societății. În prezent, acesta predă la Universitatea Liberă din Berlin și colaborează cu instituții de prestigiu precum Arhivele Theodor W. Adorno din Frankfurt. Expertiza sa în editarea operelor lui Walter Benjamin și preocuparea constantă pentru demistificarea „științei” din spatele datelor îi permit să abordeze subiecte tehnice complexe dintr-o perspectivă umanistă și critică, o trăsătură care definește întreaga sa activitate publicistică.

Descriere

Data science has never had more influence on the world. Large companies are now seeing the benefit of employing data scientists to interpret the vast amounts of data that now exists. However, the field is so new and is evolving so rapidly that the analysis produced can be haphazard at best. The 9 Pitfalls of Data Science shows us real-world examples of what can go wrong. Written to be an entertaining read, this invaluable guide investigates the all too common mistakes of data scientists - who can be plagued by lazy thinking, whims, hunches, and prejudices - and indicates how they have been at the root of many disasters, including the Great Recession. Gary Smith and Jay Cordes emphasise how scientific rigor and critical thinking skills are indispensable in this age of Big Data, as machines often find meaningless patterns that can lead to dangerous false conclusions. The ^9 Pitfalls of Data Science is loaded with entertaining tales of both successful and misguided approaches to interpreting data, both grand successes and epic failures. These cautionary tales will not only help data scientists be more effective, but also help the public distinguish between good and bad data science.

Recenzii

Gary Smith and Jay Cordes have a most captivating way and special talent to describe how easy it is to be fooled by the promises of spurious data and by the hype of data science.
Using fascinating personal anecdotes and eye-opening historical accounts, Smith and Cordes guide us through interesting accounts of the prairie dog holes of data analysis where the unexperienced often break their ankles. I read it in two sittings.
Smith and Cordes have produced a remarkably lucid, example-driven text that anybody working near data would do well to read. Though the book is presented as fables and pitfalls, a cogent, scientific approach reveals itself. Managers of data science teams stand to learn a great deal; seasoned data scientists will nod their heads knowingly.
Whether you manage a data science team or rely on data science to make critical decisions, this book illustrates how easy it is to draw wrong conclusions that appear to be supported by data. Gary Smith and Jay Cordes have written this must-read book for anyone who wants to avoid falling victim to the pitfalls, and make data-driven decisions with confidence.
The current AI hype can be disorienting, but this refreshing book informs to realign expectations, and provides entertaining and relevant narrative examples that illustrate what can go wrong when you ignore the pitfalls of data science. Responsible data scientists should take heed of Smith and Cordes' guidance, especially when considering usingAI in healthcare where transparency about safety, efficacy, and equity is life-saving.
In this era of big data, it's good to have a book that collects ways that big data can lie and mislead. This book provides practical advice for users of big data in a way that's easy to digest and appreciate, and will help guide them so that they can avoid its pitfalls.
Increasingly, the world is immersed in data! Gary Smith and Jay Cordes offer up a veritable firehose of fabulous examples of the uses/misuses of all that "big data" in real life. You will be a more informed citizen and better-armed consumer by reading their book... and, it couldn't come at a better time!
An excellent guide to what might go wrong as more and more businesses embrace data-driven decision-making.
The 9 Pitfalls of Data Science is the modern version of the classic book, How to Lie with Statistics. The authors write with authority, experience, and humor and makes for a very enjoyable and informative reading experience.

Notă biografică

Gary Smith is the Fletcher Jones Professor of Economics at Pomona College. He received his Ph.D. in Economics from Yale University and was an Assistant Professor there for seven years. He has won two teaching awards and written (or co-authored) more than 80 academic papers and twelve books including Standard Deviations: Flawed Assumptions, Tortured Data, and Other Ways to Lie With Statistics, What the Luck? The Surprising Role of Chance in Our Everyday Lives, and Money Machine: The Surprisingly Simple Power of Value Investing. His research has been featured by Bloomberg Radio Network, CNBC, The Brian Lehrer Show, Forbes, The New York Times, Wall Street Journal, Motley Fool, Newsweek, and BusinessWeek.Jay Cordes is a data scientist who enjoys tackling challenging problems, including how to guide future data scientists away from the common pitfalls he saw in the corporate world. He's a recent graduate from UC Berkeley's Master of Information and Data Science (MIDS) program and graduated from Pomona College with a mathematics major. He has worked as a software developer and a data analyst and was also a strategic advisor and sparring partner for the winning pokerbot in the 2007 AAAI Computer Poker Competition world championship.