Data science: najseksowniejszy zawód XXI wieku w Polsce

Remigiusz Żulicki

Uzyskaj dostęp

ISBN/ISSN:

978-83-8331-111-1

DOI:

https://doi.org/10.18778/8331-110-4

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Rok wydania:

2022

Liczba stron:

349

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

Żulicki, Remigiusz. Data science: najseksowniejszy zawód XXI wieku w Polsce. Red. . Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, 2022, 349 s. ISBN 978-83-8331-111-1, doi: 10.18778/8331-110-4

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A1 Żulicki, R.

T1 Data science: najseksowniejszy zawód XXI wieku w Polsce

PB Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

PP Łódź

YR 2022

SN 978-83-8331-111-1

DOI 10.18778/8331-110-4

Bibliografia BibTex:

@Book{ 291421, author = "Żulicki, Remigiusz", editor = "", title = "Data science: najseksowniejszy zawód XXI wieku w Polsce", publisher = "Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego", year = "2022", address = "Łódź", isbn = "978-83-8331-111-1", doi = "10.18778/8331-110-4" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU - Żulicki, Remigiusz

ED -

TI - Data science: najseksowniejszy zawód XXI wieku w Polsce

PB - Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

CY - Łódź

PY - 2022

SN - 978-83-8331-111-1

ER -

DOI - 10.18778/8331-110-4

Netografia (standard APA):

Żulicki, Remigiusz. Data science: najseksowniejszy zawód XXI wieku w Polsce [baza danych online] Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, 2022 [dostęp: 16 04 2024]. Dostęp w Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/data-science-najseksowniejszy-zawod-xxi-wieku-w-polsce-remigiusz-zulicki-291421. doi: 10.18778/8331-110-4

bazy danych, sztuczna inteligencja, Big Data, PowerPoint, Data Science

Czy sztuczna inteligencja pozbawia nas pracy? Algorytmy przejmują władzę nad światem? Czy big data sprawia, że jesteśmy bezustannie inwigilowani, a ogromna ilość danych zastępuje ekspertów i naukowców? Cokolwiek sądzimy na te tematy, jedno jest pe...

Więcej

ISBN/ISSN:

978-83-8331-111-1

DOI:

https://doi.org/10.18778/8331-110-4

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Rok wydania:

2022

Liczba stron:

349

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Podziękowania7
Rozdział 1. Uwagi wstępne9
1.1. Historia terminów związanych z data science10
1.1.1. Big data11
1.1.2. Sztuczna inteligencja14
1.1.3. Uczenie maszynowe16
1.1.4. Data science18
1.2. Cel pracy23
2.1. Nauki ścisłe i techniczne25
Rozdział 2. Data science w literaturze naukowej25
2.2. Nauki społeczne i humanistyczne31
2.2.1. Krytyka epistemologiczno-metodologiczna31
2.2.2. Data science jako strategia badań w naukach społecznych i humanistyce33
2.2.3. Konsekwencje społeczne data science/AI/big data38
2.2.4. Data science jako podmiot badań41
Rozdział 3. Rama teoretyczna i metodologia badań własnych47
3.1. Społeczne światy/areny48
3.2. Analiza sytuacyjna i ugruntowane teoretyzowanie54
3.3. Techniki badawcze i analityczne56
3.4. Usytuowanie badacza60
3.5. Kwestie etyczne w badaniach własnych62
4.1. Data science w Polsce – ujęcie ilościowe65
Rozdział 4. Elementy społecznego świata data science65
4.2. Sposoby definiowania działania podstawowego w data science75
4.2.1. Działanie podstawowe data science76
4.2.2. Data science – komercyjne, akademickie, hobbystyczne – zapisany w kodzie proces operacji na danych88
4.2.3. Przykłady zastosowania data science90
4.3. Technologie społecznego świata94
4.3.1. Języki programowania95
4.3.2. Bazy danych112
4.3.3. Obliczenia lokalne, w chmurze, rozproszone124
4.3.4. Komunikacja lub współpraca134
4.3.5. Przemilczane technologie146
4.3.6. Stos technologiczny data science155
4.4. Wartości społecznego świata data science165
4.4.1. Efektywność165
4.4.2. Sprawczość178
4.4.3. Samorozwój i samodzielność183
4.4.4. Ciekawość187
4.4.5. Swoboda190
4.4.6. Racjonalność194
4.4.7. Wartości społecznego świata data science – podsumowanie197
5.1. Procesy zachodzące w społecznym świecie data science201
5.1.1. Wyznaczanie granic społecznego świata201
Rozdział 5. Dynamika społecznego świata201
5.1.2. Legitymizacja i zaświadczanie o autentyczności209
5.1.2.1. Dużo danych209
5.1.2.2. Prawdziwy data scientista212
5.1.3. Segmentacja – profesjonalizacja225
5.2. Areny społecznego świata data science230
5.2.1. Modelowanie231
5.2.1.1. Sztuczna inteligencja to slajd w PowerPoincie250
5.2.1.2. Magia i majsterkowanie255
5.2.2. Data scientistka259
5.2.3. Python, R i Excel272
Zakończenie283
Aneks289
Bibliografia293
Spis rysunków345
Spis tabel347