<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>http://digida.mgpu.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Awash_in_Data</id>
	<title>Awash in Data - История изменений</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="http://digida.mgpu.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Awash_in_Data"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Awash_in_Data&amp;action=history"/>
	<updated>2026-06-24T11:42:20Z</updated>
	<subtitle>История изменений этой страницы в вики</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.44.0</generator>
	<entry>
		<id>http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Awash_in_Data&amp;diff=29052&amp;oldid=prev</id>
		<title>Patarakin в 16:31, 18 мая 2025</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Awash_in_Data&amp;diff=29052&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-05-18T16:31:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;&lt;/p&gt;
&lt;table style=&quot;background-color: #fff; color: #202122;&quot; data-mw=&quot;interface&quot;&gt;
				&lt;col class=&quot;diff-marker&quot; /&gt;
				&lt;col class=&quot;diff-content&quot; /&gt;
				&lt;col class=&quot;diff-marker&quot; /&gt;
				&lt;col class=&quot;diff-content&quot; /&gt;
				&lt;tr class=&quot;diff-title&quot; lang=&quot;ru&quot;&gt;
				&lt;td colspan=&quot;2&quot; style=&quot;background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;&quot;&gt;← Предыдущая версия&lt;/td&gt;
				&lt;td colspan=&quot;2&quot; style=&quot;background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;&quot;&gt;Версия от 19:31, 18 мая 2025&lt;/td&gt;
				&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td colspan=&quot;2&quot; class=&quot;diff-lineno&quot; id=&quot;mw-diff-left-l1&quot;&gt;Строка 1:&lt;/td&gt;
&lt;td colspan=&quot;2&quot; class=&quot;diff-lineno&quot;&gt;Строка 1:&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;{{Book&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;{{Book&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot; data-marker=&quot;−&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;|Description=Есть базовые идеи и способы мышления, которые вы можете испытать прямо сейчас — и это то, что, как мы надеемся, даст вам эта книга. Мы будем использовать наборы данных среднего размера — максимум несколько тысяч случаев за раз, вместе с несколькими методами здравого смысла и платформой данных с функцией перетаскивания, чтобы помочь вам получить представление о том, как пахнет наука о данных, за неимением лучшего термина. Когда вы закончите, вы сможете использовать этот «тест на запах», чтобы распознать проблему науки о данных; вы будете иметь лучшее представление о том, что вошло в данные, которые вы видите и используете, что сделает вас более критичным и компетентным гражданином; и вы сможете лучше изучать науку о данных всерьез, если захотите.&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot; data-marker=&quot;+&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;|Description=Есть базовые идеи и способы мышления, которые вы можете испытать прямо сейчас — и это то, что, как мы надеемся, даст вам эта книга. Мы будем использовать наборы данных среднего размера — максимум несколько тысяч случаев за раз, вместе с несколькими методами здравого смысла и платформой данных с функцией перетаскивания &lt;ins style=&quot;font-weight: bold; text-decoration: none;&quot;&gt;(&#039;&#039;&#039;CODAP&#039;&#039;&#039;)&lt;/ins&gt;, чтобы помочь вам получить представление о том, как пахнет наука о данных, за неимением лучшего термина. Когда вы закончите, вы сможете использовать этот «тест на запах», чтобы распознать проблему науки о данных; вы будете иметь лучшее представление о том, что вошло в данные, которые вы видите и используете, что сделает вас более критичным и компетентным гражданином; и вы сможете лучше изучать науку о данных всерьез, если захотите.&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;|Field_of_knowledge=Социология, Большие данные, Статистика, Моделирование&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;|Field_of_knowledge=Социология, Большие данные, Статистика, Моделирование&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;|launch year=2021&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;td class=&quot;diff-marker&quot;&gt;&lt;/td&gt;&lt;td style=&quot;background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;&quot;&gt;&lt;div&gt;|launch year=2021&lt;/div&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;

&lt;!-- diff cache key digida:diff:1.41:old-18965:rev-29052:php=table --&gt;
&lt;/table&gt;</summary>
		<author><name>Patarakin</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Awash_in_Data&amp;diff=18965&amp;oldid=prev</id>
		<title>Patarakin: Новая страница: «{{Book |Description=Есть базовые идеи и способы мышления, которые вы можете испытать прямо сейчас — и это то, что, как мы надеемся, даст вам эта книга. Мы будем использовать наборы данных среднего размера — максимум несколько тысяч случаев за раз, вместе с нескол...»</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Awash_in_Data&amp;diff=18965&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2024-08-13T15:15:04Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Новая страница: «{{Book |Description=Есть базовые идеи и способы мышления, которые вы можете испытать прямо сейчас — и это то, что, как мы надеемся, даст вам эта книга. Мы будем использовать наборы данных среднего размера — максимум несколько тысяч случаев за раз, вместе с нескол...»&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Новая страница&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;{{Book&lt;br /&gt;
|Description=Есть базовые идеи и способы мышления, которые вы можете испытать прямо сейчас — и это то, что, как мы надеемся, даст вам эта книга. Мы будем использовать наборы данных среднего размера — максимум несколько тысяч случаев за раз, вместе с несколькими методами здравого смысла и платформой данных с функцией перетаскивания, чтобы помочь вам получить представление о том, как пахнет наука о данных, за неимением лучшего термина. Когда вы закончите, вы сможете использовать этот «тест на запах», чтобы распознать проблему науки о данных; вы будете иметь лучшее представление о том, что вошло в данные, которые вы видите и используете, что сделает вас более критичным и компетентным гражданином; и вы сможете лучше изучать науку о данных всерьез, если захотите.&lt;br /&gt;
|Field_of_knowledge=Социология, Большие данные, Статистика, Моделирование&lt;br /&gt;
|launch year=2021&lt;br /&gt;
|Website=https://codap.xyz/awash/&lt;br /&gt;
|Inventor=Erickson&lt;br /&gt;
|Environment=CODAP&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
В ситуации с наукой о данных — особенно если вы новичок — вы часто не знаете, что делать. У вас слишком много данных, и они сбивают с толку. Даже если вы не в буквальном смысле в лодке, вы завалены данными. Таким образом, эта книга о том, как справляться с «завалом»: развивать навыки и перспективы, подходящие для работы с наукой о данных. Мы рассмотрим методы поиска закономерностей и историй в океане данных — для успокоения морей и наполнения наших парусов.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Перемещение данных. Это методы  работы с данными в контексте науки о данных. Одним из примеров является фильтрация, то есть рассмотрение подмножества ваших данных. Рассмотрение подмножества позволяет вам сосредоточиться на чем-то одном; это уменьшает масштаб проблемы. Часто это хороший способ сделать шаг, когда вы не знаете, что делать. Уменьшая объем данных и давая вам действие, которое нужно предпринять, фильтрация уменьшает это завал.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Patarakin</name></author>
	</entry>
</feed>