1200 лучших цитат и высказываний о науке о данных

Научные данные не берутся для музейных целей; они берутся за основу для совершения чего-либо. Если с данными ничего не поделаешь, то и собирать их бесполезно. Конечной целью сбора данных является предоставление основы для действий или рекомендаций для действий. Промежуточным этапом между сбором данных и действием является прогнозирование.

Специалист по обработке и анализу данных — это уникальное сочетание навыков, которые могут как раскрыть понимание данных, так и рассказать фантастическую историю с помощью данных.

Причина, по которой я трачу так много времени на науку, заключается в том, что весь смысл науки состоит в том, чтобы помочь людям разрешить конфликтующие утверждения, говоря: «Покажите мне данные».

Каждый раз, когда ученые не согласны, это происходит потому, что у нас недостаточно данных. Затем мы можем договориться о том, какие данные нужно получить; получаем данные; и данные решают проблему. Либо я прав, либо ты прав, либо мы оба не правы. И мы идем дальше. Такого разрешения конфликтов не существует ни в политике, ни в религии.

Я думаю о «науке о данных» как о флаге, установленном на пересечении нескольких различных дисциплин, которые не всегда существовали в одном и том же месте. Статистика, компьютерные науки, экспертиза предметной области и то, что я обычно называю «взломом», хотя я не имею в виду «злой» вид взлома.

Данные — это новая наука. Большие данные содержат ответы. Вы задаете правильные вопросы?

На мой взгляд, наш подход к глобальному потеплению иллюстрирует все недостатки нашего подхода к окружающей среде. Мы основываем наши решения на предположениях, а не на доказательствах. Сторонники настаивают на своих взглядах больше пиаром, чем научными данными. Действительно, мы позволили политизировать весь вопрос — красные против синих, республиканцы против демократов. Это на мой взгляд абсурд. Данные не являются политическими. Данные есть данные. Политика ведет вас в направлении веры. Данные, если вы будете следовать им, приведут вас к истине.

Я думаю, что философы могут делать вещи, подобные ученым-теоретикам, в том смысле, что, прочитав об эмпирических данных, они тоже могут подумать о том, какие гипотезы и теории могут объяснить эти данные. Таким образом, между философией и наукой существует преемственность.

В процессе открытия и разработки лекарств в науках о жизни существует множество проблем с графами, требующими большого количества данных.

Химия обязательно является экспериментальной наукой: ее выводы делаются на основе данных, а ее принципы подтверждаются фактами.

TIA использовали реальные пользователи, работающие с реальными данными — иностранными данными. Данные, конфиденциальность которых не является проблемой.

Чем больше у вас набор данных, чем больше опросов, чем больше у вас есть опросов, которые люди проводят, тем точнее будут ваши модели. Это просто факт науки о данных.

Системы убеждений противоречат как науке, так и обычному «здравому смыслу». BS противоречит науке, потому что требует достоверности, а наука никогда не может достичь достоверности: она может только сказать: «Эта модель» — или теория, или интерпретация данных — «соответствует большему количеству фактов, известных на данный момент, чем любая конкурирующая модель». Мы никогда не можем знать, соответствует ли модель фактам, которые могут стать известны в следующем тысячелетии или даже на следующей неделе.

Данные преобладают. Если вы выбрали правильные структуры данных и хорошо все организовали, алгоритмы почти всегда будут очевидны. Структуры данных, а не алгоритмы, занимают центральное место в программировании.

Ученые, с которыми работает Хартленд, потребовали, чтобы мы провели девятую конференцию в этом году, чтобы способствовать столь необходимой откровенной, честной и открытой дискуссии о текущем состоянии науки о климате, и мы просто не могли отказаться. Общественность, пресса и научное сообщество получат пользу от изучения последних исследований и данных наблюдений, которые показывают, что наука о климате далеко не «устоялась».

Самое важное, что произошло, это то, что за время, прошедшее после принятия Закона о доступном медицинском обслуживании, наша медицинская наука развивалась. Теперь у нас есть геномные данные. У нас есть сила больших данных о том, каковы ваши жизненные модели, что происходит в вашем теле. Даже ваш смартфон может собирать данные о вашей ходьбе, пульсе или других вещах, которые могут иметь невероятно важное значение для прогнозирования появления болезни в будущем и предотвращения этих проблем.

Я собираюсь сказать что-то довольно спорное. Большие данные, как их сегодня понимают люди, — это просто увеличенная версия малых данных. Принципиально то, что мы делаем с данными, не изменилось; там просто больше.

Наука о данных требует наличия культурного пространства для экспериментов и работы над вещами, которые могут потерпеть неудачу.

В ближайшие 10 лет наука о данных и программное обеспечение сделают для медицины больше, чем все биологические науки вместе взятые.

Термин «информатика» был впервые определен Солом Горном из Пенсильванского университета в 1983 году (Gorn, 1983) как информатика плюс информатика, используемые в сочетании с названием такой дисциплины, как деловое администрирование или биология. Он обозначает применение информатики и информатики к управлению и обработке данных, информации и знаний в названной дисциплине.

Наука о данных — это сочетание аналитики и разработки новых алгоритмов.

Facebook собирает много данных от людей и признает это. И он также собирает данные, которые не допускаются. И Google тоже. Что касается Microsoft, я не знаю. Но я знаю, что в Windows есть функции, которые отправляют данные о пользователе.

Когда наука и Библия расходятся, очевидно, что наука неправильно интерпретирует свои данные.

Вы должны представить себе мир, в котором так много данных, и все эти подключенные устройства генерируют тонны и тонны данных. И вы можете анализировать данные с помощью новой компьютерной науки и улучшать свой продукт и услугу. Как тогда выглядит ваш бизнес? Этим вопросом должен задаваться каждый генеральный директор.

Кажется, что многие люди думают, что наука о данных — это просто процесс суммирования набора данных и просмотра результатов, но на самом деле это совсем не то, чем является процесс.

Информатика лишь указывает на ретроспективное всемогущество наших технологий. Другими словами, бесконечная способность обрабатывать данные (но только данные, т.е. уже данные) и ни в коем случае не новое видение. С этой наукой мы вступаем в эпоху истощения, которая также является эпохой истощения.

Либо данные подтверждают наблюдения, либо нет. Голосование не работает в науке.

Научное знание по своей природе условно. Это связано с тем, что с течением времени, с изобретением лучших инструментов, большего количества данных и более качественных данных, наше понимание еще больше оттачивается. Социальный, культурный, экономический и политический контекст имеет отношение к нашему пониманию того, как работает наука.

Самая большая ошибка — это чрезмерная зависимость от данных. Менеджеры скажут, что если нет данных, они не могут предпринимать никаких действий. Однако данные существуют только о прошлом. К тому времени, когда данные станут окончательными, будет уже слишком поздно предпринимать действия, основанные на этих выводах.

Я думаю, что активно продвигать женщин в науке очень важно, потому что данные, безусловно, показали, что было недостаточное представительство.

Мы собираемся полностью изменить то, что означает расширенная аналитика с помощью наших решений для обработки данных. У нас есть материалы по машинному обучению, которые действительно привносят продвинутую аналитику и статистическое машинное обучение в отделы обработки данных во всем мире.

Данные! данные! данные! — нетерпеливо воскликнул он. — Я не могу делать кирпичи без глины.

Наука – это способ получения знаний. Это метод. Это метод, который действительно основан на совершении ошибок. Мы предлагаем идеи, они обычно неверны, и мы проверяем их на данных. Ученые делают это формально. Это путь, по которому каждый может идти по жизни; вот как мы должны преподавать науку с самого раннего возраста.

Развитие многих экологических и биологических наук зависит от технологий. Отчасти я говорю об огромных фермах серверов, которые помогают людям обрабатывать генетические данные или данные об атмосфере. Но я также имею в виду научное сотрудничество, которое делает возможным Интернет, когда ученые из Индии и Африки могут работать с людьми из Европы и Америки, чтобы найти решения, в конце концов, глобальных проблем.

Компания начала свою деятельность в начале 90-х или конце 80-х. Мы были компанией, специализирующейся на поведенческих исследованиях. Мы не занимались аналитикой данных до 2012 года. Таким образом, все данные, которые мы собирали до 2012 года, что было сделано британской компанией SBL group, были собраны посредством количественных и качественных исследований на местах.

Философы науки неоднократно демонстрировали, что на данный набор данных всегда можно наложить более одной теоретической конструкции.

Экономика не является точной наукой. Это сочетание искусства и элементов науки. И это почти первый и последний урок, который нужно усвоить об экономике: по моему мнению, мы не приближаемся к точности, а совершенствуем наши базы данных и наши способы рассуждений о них.

Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.

Когда вы анализируете все данные, согласно науке, существует тенденция к потеплению. Но присяжные не знают, насколько это искусственно.

Имея слишком мало данных, вы не сможете сделать никаких выводов, которым вы доверяете. С большим количеством данных вы обнаружите отношения, которые не являются реальными... Большие данные — это не биты, это талант.

Я как бы очарован этой идеей, что мы можем окружить себя информацией: мы можем просто накапливать данные за данными за данными и вооружаться фактами, и все же не быть в состоянии ответить на вопросы, которые у нас есть.

Качество без науки и исследований абсурдно. Вы не можете делать выводы о том, что что-то работает, когда у вас 60% отсутствующих данных.

Лента с LTFS имеет несколько преимуществ по сравнению с другими внешними устройствами хранения, с которыми ее обычно сравнивают. Во-первых, лента с самого начала разрабатывалась как автономное устройство и должна храниться на полке. Лента LTO-6 в формате LTFS может хранить 2,5 ТБ несжатых данных и почти 6 ТБ со сжатием. Это означает, что многие центры обработки данных могут поместить весь свой набор данных в небольшой ящик FedEx. Благодаря LTFS в отправляющем и принимающем центрах обработки данных больше не требуется запускать одно и то же приложение для доступа к данным на ленте.

Каждый день мы просматриваем данные и используем науку и данные для управления политикой и принятия решений.

Когда я смотрю на следующий набор технологий, которые нам нужно внедрить в Salesforce, я вижу, что все они основаны на технологиях, основанных на данных. Нам не нужно больше облака. Нам не нужно больше мобильных устройств. Нам не нужно больше соц. Нам нужно больше науки о данных.

Альтернативные объяснения всегда приветствуются в науке, если они лучше и объясняют больше. Альтернативные объяснения, которые ничего не объясняют, не приветствуются... Обратите внимание, как наука изменила эти убеждения, когда стали доступны новые данные. Религии придерживаются одних и тех же древних верований независимо от данных.

Предубеждения и слепые пятна существуют в больших данных так же, как и в индивидуальном восприятии и опыте. Тем не менее, существует проблематичное убеждение, что большие данные всегда являются лучшими данными и что корреляция так же хороша, как и причинно-следственная связь.

То, что вы правы, не должно означать, что вы не верите данным науки о климате. Они не связаны.

Вся концепция науки о данных заключается в том, что программное обеспечение становится экспертом, а вы, как обычный пользователь, способны понять, что происходит.

Что отличает язык науки от языка, как мы обычно понимаем это слово? ... К чему стремится наука, так это к предельной остроте и ясности понятий в их взаимном отношении и соответствии их чувственным данным.

Вам нужно использовать науку о данных и машинное обучение, чтобы получить достоверную информацию о том, что происходит внутри компании.

Парадигма физики — с ее взаимодействием данных, теории и прогнозов — является самой мощной в науке.

Люди думают, что «большие данные» позволяют избежать проблемы дискриминации, потому что вы имеете дело с наборами больших данных, но на самом деле большие данные используются для все более и более точных форм дискриминации — формы «красной черты» данных.

Выйдите и соберите данные, и вместо того, чтобы получить ответ, просто посмотрите на данные и посмотрите, говорят ли они вам о чем-нибудь. Когда нам позволяют делать это с компаниями, это почти волшебство.

Доверяйте науке, верьте, что инновации и открытия полезны для нас, и принимайте решения на основе данных и доказательств.

Если мы изучаем обучение как науку о данных, мы можем реконструировать человеческий мозг и адаптировать методы обучения, чтобы максимизировать шансы ученика на успех. Это самая большая революция, которая может произойти в образовании, превратив его в науку, основанную на данных, а не тот средневековый набор слухов, который склонны распространять профессора.

Я написал редакционную статью в «Science» о ночном выпуске данных и о том, как я думал, что это плохо для науки как области, я думаю, за несколько лет до того, как была создана Celera.

Большие данные хороши, когда вы хотите проверить и количественно оценить небольшие данные, поскольку большие данные предназначены для поиска корреляции, а маленькие данные — для поиска причинно-следственной связи.

Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.

Меня интересовал интеллектуальный анализ данных, что означает анализ больших объемов данных, обнаружение закономерностей и тенденций. В то же время Ларри начал скачивать из Интернета самые интересные данные, которые только можно добыть.