Data science: najseksowniejszy zawód XXI wieku w Polsce. Big data, sztuczna inteligencja i PowerPoint

Spis treści ebooka

Podziękowania             7

 

Rozdział 1. Uwagi wstępne      9

1. 1. Historia terminów związanych z data science          10

1.1.1. Big data         11

1.1.2. Sztuczna inteligencja 14

1.1.3. Uczenie maszynowe 16

1.1.4. Data science 18

1.2. Cel pracy   23

 

Rozdział 2. Data science w literaturze naukowej          25

1. 1. Nauki ścisłe i techniczne    25
   2. Nauki społeczne i humanistyczne  31

2.2.1. Krytyka epistemologiczno-metodologiczna    31

2.2.2. Data science jako strategia badań w naukach społecznych i humanistyce 33

2.2.3. Konsekwencje społeczne data science/AI/big data      38

2.2.4. Data science jako podmiot badań       41

 

Rozdział 3. Rama teoretyczna i metodologia badań własnych 47

1. 1. Społeczne światy/areny    48
   2. Analiza sytuacyjna i ugruntowane teoretyzowanie 54
   3. Techniki badawcze i analityczne    56
   4. Usytuowanie badacza        60
   5. Kwestie etyczne w badaniach własnych     62

 

Rozdział 4. Elementy społecznego świata data science              65

1. 1. Data science w Polsce – ujęcie ilościowe    65
   2. Sposoby definiowania działania podstawowego w data science      75

4.2.1. Działanie podstawowe data science   76

4.2.2. Data science – komercyjne, akademickie, hobbystyczne – zapisany w kodzie proces operacji na danych 88

4.2.3. Przykłady zastosowania data science  90

1. 1. Technologie społecznego świata    94

4.3.1. Języki programowania            95

4.3.2. Bazy danych  112

4.3.3. Obliczenia lokalne, w chmurze, rozproszone  124

4.3.4. Komunikacja lub współpraca 134

4.3.5. Przemilczane technologie       146

4.3.6. Stos technologiczny data science        155

1. 1. Wartości społecznego świata data science 165

4.4.1. Efektywność  165

4.4.2. Sprawczość   178

4.4.3. Samorozwój i samodzielność 183

4.4.4. Ciekawość     187

4.4.5. Swoboda       190

4.4.6. Racjonalność 194

4.4.7. Wartości społecznego świata data science – podsumowanie  197

 

Rozdział 5. Dynamika społecznego świata        201

1. 1. Procesy zachodzące w społecznym świecie data science     201

5.1.1. Wyznaczanie granic społecznego świata          201

5.1.2. Legitymizacja i zaświadczanie o autentyczności           209

1. 1. 1. 1. Dużo danych    209
         2. Prawdziwy data scientista         212

5.1.3. Segmentacja – profesjonalizacja         225

1. 1. Areny społecznego świata data science      230

5.2.1. Modelowanie              231

1. 1. 1. 1. Sztuczna inteligencja to slajd w PowerPoincie   250
         2. Magia i majsterkowanie            255

5.2.2. Data scientistka          259

5.2.3. Python, R i Excel         272

 

Zakończenie    283

 

Aneks 289

 

Bibliografia      293

 

Spis rysunków 345

 

Spis tabel         347

pokaż cały spis treści

ukryj recenzje