Книга Аналіз даних у науці та техніці
Як аналіз даних зробити переворот? Легко, особливо якщо йдеться про моделювання, поведінкові прогнози та управління складними системами. Автори поділяться справжніми відкриттями у сфері наукових розрахунків, що дозволяють аналізувати складні системи: кліматологію, фінансування, автономні системи, робототехніку та інше.
Книга, яка надихає, розплющує очі та озброює знаннями молодих учених та інженерів.
Про автори книги Аналіз даних у науці та техніці
Молодий та перспективний спеціаліст – Стівен Л. Брантон – прийняв позицію багатозадачності, подібно до легенд про Юлію Цезаря. Він являється:
- доцентом факультету загального машинобудування у Вашингтонському університеті;
- позаштатним співробітником відділення прикладної математики та науки про дані Інституту eScience;
- творцем 3 підручників;
- лауреатом премії ВПС.
Тим, хто щиро поділяє погляди Стівена Брантона, рекомендуємо заглянути на його сайт або YouTube-канал .
Другий іменитий фахівець, який очолив книгу «Аналіз даних у науці та техніці» – Дж. Натан Куц. Залишивши в минулому посаду декана, повністю перейшов у свій шлях, будучи:
- професором прикладної математики університету у Вашингтоні;
- позаштатним професором Інституту eScience (фізика та електротехніка);
- старшим науковим співробітником відділення науки про дані в eScience.
Коло інтересів Натана зведено до аналізу даних та складних систем. Не відстаючи від Стівена, Натан Куц став лауреатом премії Boeing та CAREER.
Зміст книги «Аналіз даних у науці та техніці»
Автори присвятили книгу напряму знань, що розвивається, на перетині методів обробки великих обсягів даних, прикладної оптимізації та математичної фізики. Підготовка матеріалу зайняла кілька років, призначаючись переважно для лекцій. Широкість знань вдалося вмістити у важку книгу «Аналіз даних у науці та техніці», що складається з 4 частин:
- Зниження розмірності та перетворення;
- Машинне навчання та аналіз даних;
- Динамічні системи та управління;
- Моделі зниженого порядку.
Кому варто купити книгу «Аналіз даних у науці та техніці»?
Книга розрахована на аспірантів-початківців та просунутих старшокурсників наукових/технічних факультетів. Тому методи машинного навчання пояснюються з основи, проте автори розраховують на вміння читачів моделювати фізичні системи.
Час змінити цей світ за допомогою прикладної науки про дані!
