Sự tiến bộ của công nghệ khai thác dữ liệu và sự phổ biến rộng rãi của công chúng đặt ra nhu cầu về một văn bản toàn diện về chủ đề này. Bộ sách Khai thác Dữ liệu đáp ứng nhu cầu này bằng cách trình bày chi tiết các thuật toán khai thác mới và nhiều ứng dụng hữu ích.

Cuốn sách này chứng minh rằng nếu không hiểu những điều kiện khả thi này thì không thể can thiệp hoặc định hình chính trị dữ liệu. Dành cho các học giả và sinh viên sau đại học quan tâm đến các khía cạnh chính trị của dữ liệu, tập sách này cũng sẽ được các chuyên gia trong các lĩnh vực nghiên cứu internet, nghiên cứu quốc tế, Dữ liệu lớn, khoa học xã hội kỹ thuật số và nhân văn quan tâm

Cuốn sách nghiên cứu những hàm ý về mặt hoạt động và tổ chức liên quan đến việc sử dụng lượng dữ liệu ngày càng tăng có sẵn trong các quy trình hoạch định chính sách, nhấn mạnh chiều hướng thử nghiệm của việc hoạch định chính sách, nhờ có dữ liệu, chứng tỏ ngày càng có thể khai thác được nhiều hơn để đưa ra các quyết định hiệu quả và bền vững hơn.

Khi nền kinh tế của chúng ta chuyển dịch khỏi sản xuất công nghiệp và các ngành dịch vụ trở nên chiếm ưu thế, nhiều nhà tuyển dụng lớn nhất quốc gia hiện đang hoạt động trong các lĩnh vực như bán lẻ, dịch vụ ăn uống, hậu cần và khách sạn.

Cuốn sách truy cập mở này tập trung vào thách thức nghiêm trọng về dữ liệu tại các quốc gia mong manh, nơi nhu cầu thông tin kịp thời rất lớn nhưng khả năng thu thập dữ liệu lại hạn chế.

Cuốn sách này gồm có hai phần, phần đầu tiên được thiết kế để sử dụng trong khóa học lập trình cơ bản dành cho những sinh viên muốn học Python mà không có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào trước đó. Các khái niệm lập trình cơ bản được thảo luận, giải thích và minh họa bằng chương trình Python.

Cuốn sách giải thích rằng bảo hiểm mạng không cải thiện an ninh mạng vì nó vô tình khuyến khích việc trả tiền chuộc và không theo kịp rủi ro của công nghệ mới, đồng thời đề xuất những cách mà chính phủ có thể can thiệp để biến bảo hiểm mạng thành công cụ quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

Cuốn sách truy cập mở này bao gồm toàn diện các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu lâm sàng, tập trung vào thu thập dữ liệu, mô hình hóa và các ứng dụng lâm sàng. Các chủ đề được đề cập trong phần đầu tiên về thu thập dữ liệu bao gồm: nguồn dữ liệu, dữ liệu ở quy mô lớn (dữ liệu lớn), quản lý dữ liệu (dữ liệu FAIR) và các mối quan tâm liên quan đến quyền riêng tư. Các khía cạnh của mô hình dự đoán sử dụng các kỹ thuật như phân loại, hồi quy hoặc phân cụm và xác thực mô hình dự đoán sẽ được đề cập trong phần thứ hai. Phần thứ ba bao gồm các khía cạnh của hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (di động), sự xuất sắc trong hoạt động và chăm sóc sức khỏe dựa trên giá trị.

Cuốn sách này khám phá sự tiến hóa của dữ liệu lớn bằng cách thẩm vấn khái niệm rằng dữ liệu lớn là một sự đổi mới mang tính đột phá dường như đang thách thức các phương pháp luận hiện có trong khoa học xã hội và nhân văn. Khám phá nhiều khía cạnh (gây tranh cãi) của dữ liệu lớn như đạo đức, sức mạnh dữ liệu và công lý dữ liệu, cuốn sách cố gắng làm rõ quỹ đạo của phương pháp luận của khoa học (lớn) dựa trên dữ liệu trong khoa học xã hội và nhân văn.

Trọng tâm của câu chuyện của cuốn sách là khám phá cách sử dụng dữ liệu và ý nghĩa sâu sắc của nó trên các lĩnh vực khác nhau. Nó giải quyết những thách thức vốn có trong việc nghiên cứu các phương pháp thực hành dữ liệu, đặc biệt khi những phương pháp này được các tập đoàn và doanh nghiệp bảo vệ chặt chẽ như bí mật độc quyền.