Principles of Data Mining pdf

David J. Hand est un éminent statisticien britannique né le 30 juin 1950 à Peterborough, au Royaume-Uni. Il occupe le poste de professeur de statistiques à l'Imperial College de Londres. Au fil des années, il s’est imposé comme une figure de proue dans le domaine des statistiques et de l’analyse des données.

Réalisations académiques et professionnelles :

• Professeur émérite de mathématiques et chercheur principal à l'Imperial College de Londres.
• Anciennement titulaire de la chaire de statistique à l'Imperial College de Londres.
• Fellow de la British Academy et membre honoraire de l’Institute of Actuaries.
• A été président de la Royal Statistical Society à deux reprises.
• A été directeur non exécutif de la UK Statistics Authority pendant huit ans.
• Membre du Comité consultatif européen de la statistique.
• Préside le comité consultatif des utilisateurs experts du statisticien national et le comité consultatif du Centre d'éthique des données appliquées de l'ONS.
• Ancien président du conseil de recherche du Data Science Institute de l'Imperial College et président du réseau de recherche sur les données administratives du Royaume-Uni.
• Conseiller scientifique en chef de Winton Capital Management pendant huit ans.

Paternité:

David J. Hand est un auteur prolifique avec un corpus d'œuvres remarquable, notamment :

• Plus de 300 articles scientifiques.
• 32 livres couvrant divers aspects de l'analyse des données et des statistiques.
• Ses livres récents incluent "Amy's Luck", "Dark Data", "From GDP to Sustainable Wellbeing", "Measurement: A Very Short Introduction" et "Information Generation: How Data Rules Our World".

Prix et reconnaissances :

• Récipiendaire de la médaille Guy de la Royal Statistical Society en 2002.
• En 2012, lui et son groupe de recherche ont reçu le prix Credit Collections and Risk Award pour leurs contributions au secteur du crédit.
• Récompensé de la médaille George Box en 2016.
• A reçu la Médaille de la Recherche de la Fédération Internationale des Sociétés de Classification en 2019.
• En 2013, il a été nommé OBE (Officier de l'Ordre de l'Empire britannique) pour ses contributions exceptionnelles à la recherche et à l'innovation.

La carrière et les contributions remarquables de David J. Hand ont laissé une marque indélébile dans le domaine des statistiques, faisant de lui une autorité respectée et un auteur prolifique dans le domaine de l'analyse des données et de la science statistique.

Principles of Data Mining pdf par David Hand

The burgeoning interest in data mining is driven by a common challenge spanning various fields: how to effectively manage, access, model, and ultimately comprehend vast datasets? Traditionally, different aspects of data mining were tackled separately by disparate disciplines. However, "Principles of Data Mining" breaks new ground as the first truly interdisciplinary text on the subject, amalgamating insights from information science, computer science, and statistics.

A Threefold Approach:

The book unfolds across three key sections, each contributing to a comprehensive understanding of data mining:

• Foundations: In this initial section, readers receive a tutorial-style overview of the fundamental principles that underpin data mining algorithms and their practical applications. The emphasis here is on fostering intuition rather than delving into excessive rigor.
• Data Mining Algorithms: This section is dedicated to the construction of algorithms designed to tackle specific problems in a systematic and principled manner. The covered algorithms encompass a wide spectrum, including classification and regression trees, association rules, belief networks, classical statistical models, nonlinear models like neural networks, and local "memory-based" models.
• Real-World Applications: The final section culminates in an exploration of how the previously covered analyses seamlessly integrate when confronted with real-world data mining challenges. Topics span the crucial role of metadata, strategies for handling missing data, and the significance of data preprocessing.

A Bridge Between Disciplines:

Principles of Data Mining by David J. Hand transcends disciplinary boundaries, serving as a pioneering work that bridges information science, computer science, and statistics. It equips readers with a holistic perspective on data mining, emphasizing not only the "how" but also the "why" behind its methodologies.

In a world awash with data, this book stands as an essential resource for anyone seeking to harness the power of data mining to unlock insights, patterns, and knowledge from large and complex datasets. David J. Hand's interdisciplinary approach ensures that this book remains a valuable asset for both novices and experts in the field.