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1 : Présentation des données


1 : Présentation des données

1.1 Migraine et acupuncture. Une migraine est un type de mal de tête particulièrement douloureux, que les patients souhaitent parfois traiter par acupuncture. Pour déterminer si l'acupuncture soulage la douleur migraineuse, les chercheurs ont mené une étude contrôlée randomisée où 89 femmes diagnostiquées avec des migraines ont été assignées au hasard à l'un des deux groupes : traitement ou contrôle. 43 patients du groupe de traitement ont reçu une acupuncture spécialement conçue pour traiter les migraines. 46 patients du groupe témoin ont reçu une acupuncture placebo (insertion d'aiguille à des emplacements sans point d'acupuncture). 24 heures après que les patients aient reçu l'acupuncture, on leur a demandé s'ils ne ressentaient aucune douleur. Les résultats sont résumés dans le tableau de contingence ci-dessous. 52

Figure de l'article original montrant la zone appropriée (M) par rapport à la zone inappropriée (S) utilisée dans le traitement des crises de migraine.

  1. Quel pourcentage des patients du groupe de traitement n'avaient plus de douleur 24 heures après avoir reçu l'acupuncture ? Quel pourcentage dans le groupe témoin ?
  2. À première vue, l'acupuncture semble-t-elle être un traitement efficace contre les migraines ? Expliquez votre raisonnement.
  3. Les données fournissent-elles des preuves convaincantes qu'il existe une réelle réduction de la douleur pour les patients du groupe de traitement ? Ou pensez-vous que la différence observée pourrait simplement être due au hasard ?

1.2 Sinusite et antibiotiques, Partie I. Les chercheurs étudiant l'effet du traitement antibiotique de la sinusite aiguë par rapport aux traitements symptomatiques ont réparti au hasard 166 adultes diagnostiqués avec une sinusite aiguë dans l'un des deux groupes suivants : traitement ou contrôle. Les participants à l'étude ont reçu soit une cure de 10 jours d'amoxicilline (un antibiotique), soit un placebo d'apparence et de goût similaires. Le placebo consistait en des traitements symptomatiques tels que l'acétaminophène, les décongestionnants nasaux, etc. À la fin de la période de 10 jours, il a été demandé aux patients s'ils présentaient une amélioration significative des symptômes. La répartition des réponses est résumée ci-dessous. 53

  1. Quel pourcentage de patients du groupe de traitement a connu une amélioration significative des symptômes ? Quel pourcentage dans le groupe témoin ?
  2. À première vue, quel traitement semble être le plus efficace contre la sinusite ?
  3. Les données fournissent-elles des preuves convaincantes qu'il existe une différence dans les taux d'amélioration des symptômes de la sinusite ? Ou pensez-vous que la différence observée pourrait simplement être due au hasard ?

52 G. Allais et al. "Acupuncture de l'oreille dans le traitement des crises de migraine : un essai randomisé sur l'efficacité des points d'acupuncture appropriés par rapport aux points d'acupuncture inappropriés". Dans : Neurological Sciences 32.1 (2011), pp. 173-175.

53 J.M. Garbutt et al. "Amoxicilline pour la rhinosinusite aiguë : un essai contrôlé randomisé". Dans : JAMA : The Journal of the American Medical Association 307.7 (2012), pp. 685<692.


1.2 Comment ce livre est organisé

La description précédente des outils de la science des données est organisée approximativement en fonction de l'ordre dans lequel vous les utilisez dans une analyse (bien que vous les parcouriez bien sûr plusieurs fois). D'après notre expérience, cependant, ce n'est pas la meilleure façon de les apprendre :

Commencer par l'ingestion et le rangement des données est sous-optimal car 80% du temps c'est routinier et ennuyeux, et les 20% restants du temps c'est bizarre et frustrant. C'est un mauvais endroit pour commencer à apprendre un nouveau sujet ! Au lieu de cela, nous allons commencer par la visualisation et la transformation des données qui ont déjà été importées et rangées. De cette façon, lorsque vous ingérez et rangez vos propres données, votre motivation restera élevée car vous savez que la douleur en vaut la peine.

Certains sujets sont mieux expliqués avec d'autres outils. Par exemple, nous pensons qu'il est plus facile de comprendre le fonctionnement des modèles si vous connaissez déjà la visualisation, l'organisation des données et la programmation.

Les outils de programmation ne sont pas forcément intéressants en eux-mêmes, mais permettent de s'attaquer à des problèmes bien plus complexes. Nous vous donnerons une sélection d'outils de programmation au milieu du livre, puis vous verrez comment ils peuvent se combiner avec les outils de science des données pour résoudre des problèmes de modélisation intéressants.

Dans chaque chapitre, nous essayons de nous en tenir à un modèle similaire : commencez par quelques exemples motivants afin que vous puissiez voir la situation dans son ensemble, puis plongez dans les détails. Chaque section du livre est associée à des exercices pour vous aider à mettre en pratique ce que vous avez appris. Bien qu'il soit tentant de sauter les exercices, il n'y a pas de meilleure façon d'apprendre que de s'entraîner sur de vrais problèmes.


  • Réduction des doublons et des gaspillages créés par les silos d'informations
  • Partage accru des données grâce à une confiance et une normalisation améliorées
  • Réduction des coûts en améliorant l'efficacité des ressources et des processus
  • Réduction du temps passé par les employés à rechercher, acquérir et traiter des données
  • Réduction des risques et des coûts car les données sont mieux gérées pour soutenir la conformité réglementaire
  • Prise en compte plus rigoureuse des questions d'éthique et de confidentialité pour éviter les dommages à la réputation

Principes directeurs de la gouvernance des données

Les principes du NSW Information Management Framework devraient guider les agences dans la gouvernance et la gestion de leurs données :


Avis des clients

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J'ai adoré ce livre ! Si j'avais pu mettre 6 étoiles, je l'aurais fait.

Ce livre vous fournirait une approche très complète de la science des données et par là, je veux dire vraiment vous guiderait à travers tous les aspects de ce domaine au lieu de vous montrer un algorithme de régression utilisant python et de l'appeler Data Science.

Book a tout pour plaire - non seulement il exploite probablement le langage le plus préféré (python) pour ses exemples, mais il détaille également les outils de support et les écosystèmes. Par exemple, Spark - Pourquoi créer quelque chose alors que Spark est déjà là et que nous pouvons simplement l'utiliser dans notre travail.

Il couvrait les technologies NoSQL pour donner aux lecteurs suffisamment d'informations pour commencer et peser les avantages et les inconvénients de chacune. J'ai particulièrement apprécié la lecture des sections théorème ACID, BASE et CAP. Je les connais bien et j'ai fait une présentation sur exactement le même sujet il y a quelques années et j'ai apprécié la lecture car elle couvrait les points clés importants me laissant une agréable sensation de chaleur dans mon estomac que les lecteurs inconscients seront entre de bonnes mains !

Au cours de la discussion sur NoSQL, ElasticSearch a été présenté et un chapitre entier a été consacré à la manière d'exploiter les capacités de recherche pour nous fournir des résultats précieux. La recherche est quelque chose qu'ElasticSearch fait le mieux ! La section sur Damerau-Levenshtein était super. Cela vous a fait penser aux données sales présentes dans le monde réel et à la façon dont vous les traitez (par opposition à vous donner un exemple avec des données parfaitement propres et prêtes à l'emploi)

En parlant d'expérience du monde réel - ce livre a pris du recul et au lieu d'essayer d'être un livre de science des données et de vous lancer des bibliothèques python sympas, il a parlé d'une approche générale dans le vrai mot lorsque vous traitez des projets de science des données en essayant de vous faire pensez aux objectifs de recherche du projet - Pourquoi faisons-nous cela? Cela a été fait pour vous aider à réfléchir et pour vous aider à choisir les bonnes solutions.

Un autre exemple de problèmes du monde réel était leur chapitre sur le traitement des données volumineuses et je veux dire vraiment volumineuses. Dans certains exemples de programmes, vous pouvez certainement jouer avec des dizaines de centaines d'enregistrements d'échantillons, mais que faites-vous avec des concerts ou plus de données ? lorsque vous exécutez des serveurs de production, vous n'avez pas à gérer 2-3 lignes d'entrées de journal, vous avez parfois affaire à des concerts ! J'étais donc très heureux de voir la section qui parlait de la façon dont vous pouvez résoudre des problèmes comme celui-là.

Les auteurs ont fait un excellent travail à mon avis en clonant et en rendant disponible le package pywebhdfs qui fonctionnerait avec leur exemple de code (ils ont utilisé un bac à sable hortonworks désormais obsolète, ce qui rendait difficile le suivi en quelques chapitres, mais ce n'était pas difficile à comprendre où les menus/boutons ont été déplacés)

Une belle touche finale que j'ai trouvé géniale était la section sur la visualisation des résultats. Comment communiqueriez-vous ce que vous avez trouvé aux autres ? leur montrerez-vous des imprimés difficiles à lire, OU leur montrerez-vous une image/un graphique qui rend vos résultats faciles à lire ?

Alors. de nombreux joyaux dans ce livre qui vous donneraient vraiment un excellent aperçu du domaine de la science des données et vous aideraient à démarrer non seulement de manière strictement académique / démo, mais également dans un environnement de production réel.

Je relirais certainement ce livre et le recommanderais à mes collègues !


Un peu plus sur les sous-ensembles

Il est souvent utile d'extraire tous les individus (cas) d'un ensemble de données qui ont des caractéristiques spécifiques. Nous accomplissons cela à travers conditionnement commandes. Tout d'abord, considérons des expressions comme

Ces commandes produisent une série de valeurs VRAI et FAUX. Il y a une valeur pour chaque répondant, où VRAI indique que la personne était de sexe masculin (via la première commande) ou âgée de plus de 30 ans (deuxième commande).

Supposons que nous voulions extraire uniquement les données pour les hommes de l'échantillon, ou uniquement pour ceux de plus de 30 ans. Nous pouvons utiliser le sous-ensemble de fonctions R pour le faire pour nous. Par exemple, la commande

va créer un nouvel ensemble de données appelé mdata qui contient uniquement les hommes de l'ensemble de données cdc. En plus de le trouver dans votre espace de travail à côté de ses dimensions, vous pouvez jeter un coup d'œil aux premiers rangs comme d'habitude

Ce nouvel ensemble de données contient toutes les mêmes variables mais un peu moins de la moitié des lignes. Il est également possible de dire à R de ne conserver que des variables spécifiques, ce qui est un sujet dont nous discuterons dans un futur laboratoire. Pour l'instant, l'important est que nous puissions découper les données en fonction des valeurs d'une ou plusieurs variables.

Soit dit en passant, vous pouvez utiliser plusieurs de ces conditions avec & et | . Le & est lu "et" de sorte que

vous donnera les données pour les hommes de plus de 30 ans. Le | le caractère est lu "ou" de sorte que

prendra des personnes qui sont des hommes ou de plus de 30 ans (il est difficile de dire pourquoi c'est un groupe intéressant, mais en ce moment, la mécanique de ceci est la chose importante). En principe, vous pouvez utiliser autant de clauses "et" et "ou" que vous le souhaitez lors de la formation d'un sous-ensemble.

  1. Créez un nouvel objet appelé under23_and_smoke qui contient toutes les observations des répondants de moins de 23 ans qui ont fumé 100 cigarettes au cours de leur vie. Écrivez la commande que vous avez utilisée pour créer le nouvel objet comme réponse à cet exercice.

1.1 Présentation de la base de données Graph

Pour la plupart des types de stockage de données, il existe le concept de certains éléments de données (qu'il s'agisse par exemple de nœuds de données ou de tables de données) ayant plus de priorité, ou d'importance, sur d'autres éléments.

Par exemple, prenons un document XML. Un document XML contient généralement des nœuds d'informations, chacun avec un nœud parent. A la racine du document se trouve le nœud de niveau le plus élevé, qui n'a pas de parent.

Jetez un œil à l'illustration ci-dessus. Dans un graphe de données, il n'y a pas de concept de racines (ou de hiérarchie). Un graphe est constitué de ressources liées à d'autres ressources, aucune ressource n'ayant une importance intrinsèque particulière par rapport à une autre.

Un exemple de graphique de données

Il est plus facile d'abord de regarder une série d'énoncés sur la façon dont les choses sont liées les unes aux autres et de les visualiser sous forme de graphique avant de regarder comment ces relations pourraient être exprimées en RDF. Regardez les déclarations suivantes décrivant la relation entre un chien (appelé Bengie) et un chat (appelé Bonnie) :

Bengie est un chien.
Bonnie est un chat.
Bengie et Bonnie sont amis.

En utilisant ces trois déclarations simples, transformons ceci en un graphique de données :

Les relations impliquées par ce graphique sont assez intuitives mais pour être complet, passons en revue. Nous pouvons voir que nos deux des choses - identifié par "Thing 1" et "Thing 2" - ont le Propriétés Nom, animalType et amis avec.

À partir de là, nous pouvons voir que le nom de "Thing 1" est Bengie et que le nom de "Thing 2" est Bonnie. "Thing 1" est un chien et "Thing 2" est un chat. Et enfin, les deux sont amis l'un avec l'autre (ce qui implique le amis avec propriété pointant dans les deux sens).

Point important Les flèches dans le diagramme ci-dessus sont Propriétés, parfois dans la terminologie RDF appelée prédicats. Rappelez-vous pour l'instant que les termes biens et prédicat sont interchangeables, et que ce sont les flèches qui décrivent les propriétés dans le graphe.

Avant d'introduire formellement le RDF simple, donnons un exemple rapide pour vous donner une idée de ce à quoi il ressemble.

Comprend tous nos tutoriels d'initiation. Plus deux exclusif de nouveaux tutoriels sur Syntaxe RDF, et Bases de données NoSQL trouvé seulement dans le livre électronique.


1.4 Sur quel type de support Recover My Files peut-il être utilisé ?

Recover My Files fonctionnera sur tous les types de supports de stockage informatiques. Ceci comprend:

  • Disques durs, y compris les lecteurs USB externes
  • Clés USB, clés USB, clés USB ou autres supports USB
  • Cartes d'appareil photo
  • RAID matériel et logiciel (JBOD, RAID 0,1,5)
  • iPods, lecteurs MP3 et dictaphones

Ou tout autre périphérique de stockage affiché sous Windows en tant que disque dur (Récupérer mes fichiers ne prend PAS en charge la récupération à partir des disques durs iPhone ou iPad car Apple restreint l'accès à ces périphériques).


Un profil de science des données

Dans la classe, Rachel a distribué des fiches et a demandé à chacun de se profiler (sur une échelle relative plutôt qu'absolue) par rapport à leurs niveaux de compétence dans les domaines suivants :

Aptitudes à la communication et à la présentation

À titre d'exemple, la figure 1-2 montre le profil de Rachel en science des données.

Figure 1-2. Le profil de la science des données de Rachel, qu'elle a créé pour illustrer sa tentative de se visualiser en tant que scientifique des données. inconvénients de l'auto-déclaration

Nous avons collé les fiches au tableau et avons pu voir comment tout le monde se considérait. Il y avait pas mal de variations, ce qui est cool—beaucoup de gens dans la classe venaient des sciences sociales, par exemple.

Où est votre profil en science des données en ce moment, et où voudriez-vous qu'il soit dans quelques mois, ou quelques années ?

Comme nous l'avons mentionné précédemment, une équipe de science des données fonctionne mieux lorsque différentes compétences (profils) sont représentées parmi différentes personnes, car personne n'est bon en tout. Cela nous amène à nous demander s'il ne serait pas plus intéressant de définir une « équipe de science des données » - comme le montre la figure 1-3 - que de définir un scientifique des données.

Figure 1-3. Les profils d'équipe de science des données peuvent être construits à partir des profils de scientifiques des données, il doit y avoir un alignement entre le profil de l'équipe de science des données et le profil des problèmes de données qu'ils essaient de résoudre

Leçon 1 : données du zoo

Le terme « données » est introduit dans le cadre d'une activité sur le thème des animaux qui consiste à identifier le nombre d'animaux dans un zoo et à développer des moyens visuels pour représenter les nombres

Représenter les données de différentes manières

Leçon 2 : Données d'image

Utilisation d'un logiciel en ligne pour représenter visuellement les données sur les animaux du zoo de la leçon précédente pour développer et créer un pictogramme ou un graphique

Utiliser la technologie pour représenter les données de différentes manières

Leçon 3 : Chasse aux minibêtes

À l'aide d'une zone de l'école, partez à la chasse aux minibêtes et utilisez les données recueillies pour créer une représentation visuelle des données, comme un graphique ou un pictogramme, à l'aide d'un ordinateur


Voir la vidéo: Séq 1 - Présentation du jeu de données et première description (Octobre 2021).