- سال انتشار: 2015
- صفحات: 552
- اندازه فایل: 31 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Springer-Verlag Berlin Heidelberg
- تعداد مشاهده: 1
- امتیاز کاربران: 4.3
-
شابک/ISBN:
978-3-662-44982-0
978-3-662-44983-7
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreData Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery
4.3
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب: Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery
کتاب Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery اثری ارزشمند از نویسندگان برجسته برتولد لاوزن، سابینه کرولاک-شوردت و ماتیاس بوهمر است که به بررسی عمیق مبانی و کاربردهای علم داده با تاکید بر ساختارهای پنهان و کشف دانش می‌پردازد. این کتاب، ترکیبی از پژوهش‌های آکادمیک پیشرفته و رویکردهای عملیاتی برای متخصصان، دانشجویان و علاقه‌مندان به علم داده است.
خلاصه‌ای از کتاب
این کتاب در پنج بخش اصلی تدوین شده است که هر کدام به جنبه‌های مختلفی از علم داده می‌پردازند. در خلال متن، تاکید ویژه‌ای بر تکنیک‌های Latent Structures، کاربرد روش‌های Statistical Learning، و همچنین چگونگی کشف دانش از داده‌های خام صورت گرفته است. نویسندگان این اثر سعی کرده‌اند با زبانی روان و همراهی با مثال‌های قابل درک، فناوری‌ها و ابزارهای نوین علم داده مانند Machine Learning، Data Mining و Big Data Analytics را توضیح دهند.
در فصل‌های آغازین، مفاهیم بنیادینی همچون ماهیت داده، اهمیت آن در تصمیم‌گیری و نحوه مدل‌سازی ساختارهای پنهان بررسی می‌شوند. سپس در بخش‌های بعدی، ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته‌ای همچون Principal Component Analysis (PCA)، Factor Analysis و همچنین Semi-Supervised Learning و روش‌های جدید Clustering مرور شده‌اند. فصل نهایی با یک تحلیل جامع از آینده علم داده و چالش‌های آن مطالب را به پایان می‌برد.
کلید مهم‌ترین آموزه‌ها
- آشنایی با مفاهیم پیشرفته در زمینه علم داده و روش‌های مدل‌سازی Latent Structures.
- چگونگی تحلیل و استخراج دانش پنهان از داده‌های بزرگ و پیچیده.
- بررسی کاربردی ابزارهای Machine Learning و چالش‌های Clustering با استفاده از روش‌های نوین.
- ارائه یک دیدگاه جامع در ارتباط با کاربرد داده در علوم اجتماعی، پزشکی، اقتصاد و بسیاری دیگر از حوزه‌ها.
- پیش‌بینی روندهای آینده در زمینه علم داده و راهکارهای مواجهه با چالش‌های تکنولوژیک.
گزیده‌هایی از کتاب
"Data is the oil of the digital era, but only refined data becomes usable knowledge."
"Latent Structures help us see patterns where the human eye might fail to notice connections."
چرا این کتاب مهم است؟
کتاب Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery یکی از جامع‌ترین آثار در زمینه علم داده است که به خوانندگان بینش عمیقی در مورد روش‌های کشف الگوهای پنهان و توسعه مدل‌های پیش‌بینی کننده می‌دهد. این کتاب نه تنها یک منبع علمی، بلکه راهنمای عملی برای استفاده از داده در تصمیم‌گیری‌های مهم است. وجود مثال‌های کاربردی و بررسی موارد واقعی، ارزش این اثر را برای دانشجویان و محققان دوچندان کرده است.
اگر به دنبال یادگیری علم داده از زوایای نوین و با رویکردی کاربردی هستید، این کتاب می‌تواند منبعی بی‌نظیر برای شما باشد.
Introduction to "Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery"
The field of data science continues to evolve rapidly, driving innovations across industries and challenging traditional methods of analysis and decision-making. "Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery" is a profound exploration of the intersection between statistical methods, computational techniques, and their practical applications in discovering meaningful patterns in data. Edited by Berthold Lausen, Sabine Krolak-Schwerdt, and Matthias Böhmer, this volume serves as a comprehensive guide for both researchers and practitioners aiming to leverage latent structures for advanced data discovery.
Throughout the book, complex theoretical concepts in data science are broken down into approachable discussions that connect with real-world applications. By introducing latent structures, the book emphasizes uncovering hidden relationships in data, transforming raw numbers into insightful decision-making tools. Whether you're a data scientist, academic, or a professional eager to deepen your knowledge, this book provides both foundational and cutting-edge perspectives necessary to navigate the constantly shifting landscape of data science.
Detailed Summary of the Book
Unlike generic texts, this book takes a unique approach by focusing on "latent structures," sophisticated methodologies that extract unseen relationships from multi-faceted datasets. The editors have curated contributions from experts in diverse domains, ensuring broad coverage of topics such as latent variable analysis, cluster analysis, model selection, and machine learning algorithms.
Each chapter is dedicated to introducing and discussing methods, models, and tools for discovering latent structures and deriving actionable insights. The content spans theoretical frameworks, empirical models, and algorithms, always aiming to contextualize these concepts with practical case studies. Topics include advancements in supervised and unsupervised learning, the synthesis of statistical and computational methods, and how these contribute to the discovery of knowledge hidden in extensive datasets across disciplines.
Throughout, the book presents innovative and creative ways of combining statistical methods with emerging computational frameworks. It reflects on the philosophies of data science, providing glimpses into its future trajectory while remaining rooted in practical and implementable knowledge.
Key Takeaways
- An in-depth understanding of latent structures and their importance in data analysis.
- Insights into groundbreaking techniques in machine learning and statistical modeling.
- Practical case studies that connect theoretical methodologies to real-world applications.
- A synthesis of statistical approaches and computational algorithms for data discovery.
- Comprehensive coverage of supervised, unsupervised, and semi-supervised learning models.
- Discussions on data science's evolving role in business, academia, and technology.
Famous Quotes from the Book
"Data science is not just about analyzing numbers; it's about understanding the underlying story and bringing it to life."
"Latent structures reveal the unseen connections in data, bridging the gap between complexity and clarity."
"The intersection of statistics, computation, and domain knowledge is where true discovery lies."
Why This Book Matters
In today's data-driven world, the ability to extract actionable insights from complex datasets is crucial. As data becomes increasingly intricate, simple analytical techniques are no longer sufficient to capture the deeper relationships within datasets. This is precisely what makes "Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery" a valuable resource.
By providing a meticulously curated exploration of latent structures and their role in knowledge discovery, the book addresses a core challenge in modern data analytics: making sense of overwhelming amounts of data and deriving meaningful, actionable insights. It serves as a bridge between theory and practice and is particularly beneficial for data scientists, researchers, and industry professionals tasked with solving advanced analytical problems.
This book is not just a theoretical compendium; it acts as a roadmap for navigating the vast landscape of data science, arming readers with innovative tools and methodologies to stay ahead in an ever-evolving field.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
