Наука о данных. Брендан Тирни

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ началась разработка хранилищ данных и технологии OLAP. Кроме того, параллельно велись исследования в других областях. В 1989 г. Григорий Пятецкий-Шапиро провел первый семинар по обнаружению знаний в базах данных (KDD). Следующая цитата из анонса этого семинара дает ясное представление о том, какое внимание на нем уделялось междисциплинарному подходу к проблеме анализа больших баз данных:

      Обнаружение знаний в базах данных ставит много интересных проблем, особенно когда эти базы огромны. Таким базам данных обычно сопутствуют существенные знания предметной области, которые могут значительно облегчить обнаружение данных. Доступ к большим базам данных недешев – отсюда необходимость выборки и других статистических методов. Наконец, для обнаружения знаний в базах данных могут оказаться полезными многие существующие инструменты и методы из различных областей, таких как экспертные системы, машинное обучение, интеллектуальные базы данных, получение знаний и статистика[2].

      Фактически термины «KDD» и «глубинный анализ данных» описывают одну и ту же концепцию; различие заключается только в том, что термин «глубинный анализ данных» более распространен в бизнес-сообществах, а «KDD» – в академических кругах. Сегодня эти понятия часто взаимозаменяются[3], и многие ведущие академические центры используют как одно, так и другое. И это закономерно, ведь главная научная конференция в этой сфере так и называется – Международная конференция по обнаружению знаний и глубинному анализу данных.

Возникновение и эволюция науки о данных

      Термин «наука о данных» появился в конце 1990-х гг. в дискуссиях, касающихся необходимости объединения статистиков с теоретиками вычислительных систем для обеспечения математической строгости при компьютерном анализе больших данных. В 1997 г. Джефф Ву выступил с публичной лекцией «Статистика = наука о данных?», в которой осветил ряд многообещающих тенденций, в том числе доступность больших и сложных наборов данных в огромных базах и рост использования вычислительных алгоритмов и моделей. В завершение лекции он призвал переименовать статистику в «науку о данных».

      В 2001 г. Уильям Кливленд опубликовал план действий по созданию университетского факультета, сфокусированного на науке о данных[4]. В плане подчеркивалось место науки о данных между математикой и информатикой и предлагалось понимать ее как междисциплинарную сферу. Специалистам по данным предписывалось учиться, работать и взаимодействовать с экспертами из этих областей. В том же году Лео Брейман опубликовал статью «Статистическое моделирование: две культуры»[5]. В ней он охарактеризовал традиционный подход к статистике как культуру моделирования данных, которая предполагает основной целью анализа выявление скрытых стохастических моделей (например, линейной регрессии

      Конец ознакомительного СКАЧАТЬ