Ын Анналин, Су Кеннет

Почему Data Science?
Представьте себе, что вы молодой врач. К вам пришел 
пациент, который жалуется на одышку, боли в груди 
и периодическую изжогу. Вы убедились, что его давление 
и показания сердечного ритма в норме и ничего подозри-
тельного у него прежде не замечалось.
Вы также отметили его полноту. Поскольку такие симпто-
мы типичны для людей с избыточным весом, вы заверили 
его, что все в порядке, и посоветовали найти время для 
упражнений.
Слишком часто это приводит к неверному диагнозу при 
сердечно-сосудистых заболеваниях. У пациентов в этом 
состоянии проявляются симптомы, которые схожи с сим-
птомами ожирения, и врачи прекращают диагностику, ко-
торая могла бы обнаружить более серьезное заболевание.
Мы — люди, и наши суждения обусловлены ограничен-
ным субъективным опытом и несовершенными знани-
ями. Это ухудшает процесс принятия решения и, как 
в случае с неопытным врачом, удерживает от дальнейших 
проверок, которые могли бы привести к более точным 
выводам.

---

Почему Data Science?
19
Здесь может помочь Data Science.
Не ограничиваясь суждением одного индивида, методы 
Data Science позволяют задействовать для принятия 
лучшего решения информацию из разных источников. 
Например, мы могли бы свериться со статистикой по 
пациентам с такими симптомами и обнаружить диагнозы, 
о которых не подумали.
С современным вычислением и передовыми алгоритмами 
мы можем:

обнаружить скрытые тенденции в больших наборах 
данных;

воспользоваться этими тенденциями для прогнози-
рования;

вычислить вероятность любого возможного исхода;

получить точные результаты быстро.
Эта книга написана доступным языком (никаких фор-
мул!) для легкого введения в Data Science и алгоритмы. 
Чтобы облегчить понимание ключевых идей, мы будем 
придерживаться интуитивно-понятных объяснений и ил-
люстраций.
Каждый алгоритм представлен отдельной главой с ре-
альным случаем для объяснения работы этого алгоритма. 
Данные этих примеров доступны онлайн, а в разделе 
ссылок приведены источники.
Для повторения изученного обратитесь к кратким итогам 
в конце каждой главы. В конце книги вы также найдете 

---

20
Почему Data Science?
удобные таблицы для сравнения алгоритмов и глоссарий 
основных терминов.
Мы надеемся дать вам практическое понимание Data 
Science, чтобы и вы вооружились ею для лучших реше-
ний.
Время начинать.

---