Книга рассчитана на исследователя данных, имеющего некоторый опыт работы с языком программирования R и/или Python и имеющего предшествующий (возмож­но, обрывочный или сиюминутный) контакт с математической статистикой. Двое из трех авторов пришли в мир науки о данных из мира статистики и поэтому обла­дают некоторым пониманием того вклада, который статистика может привнести в науку о данных как прикладную дисциплину. В то же время мы хорошо осведом­лены об ограничениях традиционного статистического образования: статистика как дисциплина насчитывает полтора столетия, и большинство учебников и курсов по статистике отягощены кинетикой и инерцией океанского лайнера.

Добро пожаловать в мир анализа временных рядов! Чаще всего для построения прогноза для некой последовательности дан­ных прибегают к тщательному анализу имеющихся временных рядов. Если вы держите в ру­ках эту книгу, то, вероятно, уже заметили, что временные ряды окружают нас повсюду. В последнее время они становятся важной или даже неотъемлемой частью экосистем больших данных. Что касается программирования, предполагается, что вам знакомы языки R и Python, особенно такие их фундаментальные пакеты, как NumPy, Pandas, scikit-learn (в Python) и data.table (в R)

Байесовская статистика помогает лучше рассуждать о неопределенности, так же как изучение логики в школе помогает увидеть ошибки в повседневном логическом мышлении. Учитывая, что практически каждый имеет дело с неопределенностью в жизни, аудитория читателей этой книги становится довольно широкой. Специалисты по работе с данными и исследователи, уже использующие статистику, извлекут выгоду из более глубокого понимания и интуиции насчет работы этих инструментов. Инженеры и программисты узнают много нового о том, как лучше количественно оценивать решения, которые им приходится принимать.

Книга для тех, кому интересна не просто математика, а кому интересен подход к ее изучению и использованию в совершенно различных целях. Пожалуй, можно согласиться со словами автора о его соболезновании тем, у кого взгляд на математику сформировался под воздействием нашей школы. Действительно, программа изучения математики в школе ничего, кроме зевоты, не вызывает.

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами.

Язык R представляет собой мощный инструмент для статистики, графики и статистического программирования. Он ежедневно используется десятками тысяч людей для проведения серьезного статистического анализа. Это бесплатная система с открытым исходным кодом, реализация которой является коллективным достижением большого числа умных, трудолюбивых людей.