Книга Анализ данных в науке и технике
Как может анализ данных свершить переворот? Легко, особенно если речь идет о моделировании, поведенческих прогнозах и управлении сложными системами. Авторы поделятся настоящими открытиями в сфере научных расчетов, позволяющие анализировать сложные системы: климатологию, финансирование, автономные системы, робототехнику и прочее.
Книга, которая вдохновляет, открывает глаза и вооружает знаниями молодых ученых и инженеров.
Об авторах книги Анализ данных в науке и технике
Молодой и перспективный специалист – Стивен Л. Брантон – принял позицию многозадачности, подобно легендам о Юлии Цезаре. Он является:
- доцентом факультет общего машиностроения в Вашингтонском университете;
- внештатным сотрудником отделения прикладной математики и науки о данных Института eScience;
- создателем 3 учебников;
- лауреатом премии ВВС.
Тем, кто искренне разделяет взгляды Стивена Брантона, рекомендуем заглянуть на его сайт или YouTube-канал.
Второй именитый специалист, возглавивший книгу «Анализ данных в науке и технике» – Дж. Натан Куц. Оставив в прошлом должность декана, полностью перешел в свою стезю, являясь:
- профессором прикладной математики университета в Вашингтоне;
- внештатным профессором Института eScience (физика и электротехника);
- старшим научным сотрудником отделения науки о данных в eScience.
Круг интересов Натана сведен к анализу данных и сложным системам. Не отставая от Стивена, Натан Куц стал лауреатом премии Boeing и CAREER.
Содержание книги «Анализ данных в науке и технике»
Авторы посвятили книгу развивающемуся направлению знаний на пересечении методов обработки больших объемов данных, прикладной оптимизации и математической физики. Подготовка материала заняла несколько лет, предназначаясь в основном для лекций. Обширность знаний удалось вместить в увесистую книгу «Анализ данных в науке и технике», состоящую из 4 частей:
- Понижение размерности и преобразования;
- Машинное обучение и анализ данных;
- Динамические системы и управление;
- Модели пониженного порядка.
Кому стоит купить книгу «Анализ данных в науке и технике»?
Книга рассчитана на начинающих аспирантов и продвинутых старшекурсников научных/технических факультетов. Поэтому и методы машинного обучения объясняются с базы, однако авторы рассчитывают на умения читателей моделировать физические системы.
Пора поменять этот мир с помощью прикладной науки о данных!
