to realworld scenarios The third part of the book covers a range of industrial applications and their solutions using MATLAB code. The plot of Data Science for IoT Engineers: A Systems Analytics Approach revolves around the need for engineers, physicists, and mathematicians to comprehend the process of technological advancement and its impact on human existence. The book's central theme is the development of a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the foundation for human survival and unity in a war-torn world. The author stresses the significance of adapting one's approach to studying new technology, simplifying technical language, and understanding technological terms so that they may be applied to actual issues. Part One of the book gathers topics from machine learning, systems theory, linear algebra, digital signal processing, and probability theory to give readers a solid basis for data science, machine learning, and analytics. It discusses how these topics are interconnected and how they might be used to tackle actual business challenges. Part Two focuses on "universal" nonlinear time-varying dynamical machine learning techniques that can accurately model real-life business difficulties. The author shows how to apply this method to real-world scenarios, including network intrusion detection, predictive maintenance, and supply chain optimization. This section also includes MATLAB code to help readers put their newly gained knowledge into practice. Finally, Part Three covers various industrial applications and their solutions using MATLAB code. This portion emphasizes the need for a multidisciplinary strategy to solving issues and the importance of considering social, economic, and political elements when applying data science to real-world situations. The book's overall goal is to equip engineers, physicists, and mathematicians with the skills and information they need to use data science, machine learning, and analytics to solve real-world issues in the Internet of Things (IoT) era. It encourages readers to embrace a systems analytics approach to comprehend the complex relationships between technology and human existence and to create a personal paradigm for coping with technological change.

to realworld scenarios Третья часть книги охватывает целый ряд промышленных приложений и их решений с использованием кода MATLAB. Сюжет книги «Data Science for IoT Engineers: A Systems Analytics Approach» вращается вокруг потребности инженеров, физиков и математиков в понимании процесса технологического прогресса и его влияния на существование человека. Центральная тема книги - выработка личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как фундамента выживания и единства человека в раздираемом войной мире. Автор подчеркивает важность адаптации подхода к изучению новых технологий, упрощения технического языка и понимания технологических терминов, чтобы они могли применяться к актуальным вопросам. В первой части книги собраны темы из машинного обучения, теории систем, линейной алгебры, цифровой обработки сигналов и теории вероятностей, чтобы дать читателям прочную основу для науки о данных, машинного обучения и аналитики. В нем обсуждается, как эти темы взаимосвязаны и как их можно использовать для решения актуальных бизнес-задач. Вторая часть посвящена «универсальным» нелинейным изменяющимся во времени методам динамического машинного обучения, которые могут точно моделировать реальные трудности бизнеса. Автор показывает, как применить этот метод к реальным сценариям, включая обнаружение сетевых вторжений, прогнозное обслуживание и оптимизацию цепочки поставок. Этот раздел также включает код MATLAB, чтобы помочь читателям применить свои недавно полученные знания на практике. Наконец, часть третья охватывает различные промышленные приложения и их решения с использованием кода MATLAB. В этой части подчеркивается необходимость междисциплинарной стратегии для решения проблем и важность учета социальных, экономических и политических элементов при применении науки о данных к реальным ситуациям. Общая цель книги - дать инженерам, физикам и математикам навыки и информацию, необходимые им для использования науки о данных, машинного обучения и аналитики для решения реальных проблем в эпоху Интернета вещей. Он призывает читателей принять подход системной аналитики, чтобы понять сложные отношения между технологиями и существованием человека и создать личную парадигму для преодоления технологических изменений.

to realworld scenarios La troisième partie du livre couvre toute une gamme d'applications industrielles et de leurs solutions en utilisant le code MATLAB. L'histoire du livre « Data Science for IoT Engineers : A Systems Analytics Approach » repose sur le besoin des ingénieurs, des physiciens et des mathématiciens de comprendre le processus de progrès technologique et son impact sur l'existence humaine. thème central du livre est l'élaboration d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement de la connaissance moderne comme base de la survie et de l'unité de l'homme dans un monde déchiré par la guerre. L'auteur souligne qu'il importe d'adapter l'approche de l'apprentissage des nouvelles technologies, de simplifier le langage technique et de comprendre les termes technologiques afin qu'ils puissent être appliqués aux questions d'actualité. La première partie du livre rassemble des sujets de l'apprentissage automatique, de la théorie des systèmes, de l'algèbre linéaire, du traitement numérique du signal et de la théorie des probabilités pour donner aux lecteurs une base solide pour la science des données, l'apprentissage automatique et l'analyse. Il explique comment ces thèmes sont interconnectés et comment ils peuvent être utilisés pour relever les défis commerciaux actuels. La deuxième partie est consacrée aux techniques d'apprentissage automatique dynamique « universelles » non linéaires et évolutives dans le temps, qui peuvent simuler avec précision les difficultés réelles d'une entreprise. L'auteur montre comment appliquer cette méthode à des scénarios réels, y compris la détection d'intrusions réseau, la maintenance prédictive et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Cette section comprend également le code MATLAB pour aider les lecteurs à mettre en pratique leurs connaissances récemment acquises. Enfin, la troisième partie couvre différentes applications industrielles et leurs solutions en utilisant le code MATLAB. Cette partie souligne la nécessité d'une stratégie interdisciplinaire pour relever les défis et l'importance de tenir compte des éléments sociaux, économiques et politiques dans l'application de la science des données aux situations réelles. L'objectif général du livre est de donner aux ingénieurs, aux physiciens et aux mathématiciens les compétences et les informations dont ils ont besoin pour utiliser la science des données, l'apprentissage automatique et l'analyse pour résoudre des problèmes réels à l'ère de l'Internet des objets. Il encourage les lecteurs à adopter une approche d'analyse systémique pour comprendre la relation complexe entre la technologie et l'existence humaine et créer un paradigme personnel pour surmonter le changement technologique.

to realworld scenarios La tercera parte del libro abarca una amplia gama de aplicaciones industriales y sus soluciones utilizando el código MATLAB. La trama del libro «Data Science for IoT Engineers: A Systems Analytics Approach» gira en torno a la necesidad de ingenieros, físicos y matemáticos de entender el proceso de progreso tecnológico y su impacto en la existencia humana. tema central del libro es la elaboración de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como la base de la supervivencia y la unidad del hombre en un mundo desgarrado por la guerra. autor destaca la importancia de adaptar el enfoque al estudio de las nuevas tecnologías, simplificar el lenguaje técnico y entender los términos tecnológicos para que puedan aplicarse a cuestiones de actualidad. La primera parte del libro recoge temas del aprendizaje automático, teoría de sistemas, álgebra lineal, procesamiento digital de señales y teoría de probabilidades para dar a los lectores una base sólida para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la analítica. En él se discute cómo estos temas están interrelacionados y cómo pueden usarse para resolver problemas empresariales actuales. La segunda parte se centra en los métodos de aprendizaje automático dinámico «versátil» no lineal que cambian en el tiempo y que pueden simular con precisión las dificultades reales del negocio. autor muestra cómo aplicar este método a escenarios reales, incluyendo detección de intrusiones de red, mantenimiento predictivo y optimización de la cadena de suministro. Esta sección también incluye el código MATLAB para ayudar a los lectores a poner en práctica sus conocimientos recién adquiridos. Por último, la tercera parte abarca diversas aplicaciones industriales y sus soluciones utilizando el código MATLAB. En esta parte se subraya la necesidad de una estrategia interdisciplinaria para resolver los problemas y la importancia de tener en cuenta los elementos sociales, económicos y políticos al aplicar la ciencia de los datos a situaciones reales. objetivo general del libro es dar a ingenieros, físicos y matemáticos las habilidades e información que necesitan para utilizar la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la analítica para resolver problemas reales en la era del Internet de las Cosas. Anima a los lectores a adoptar un enfoque de análisis de sistemas para comprender la compleja relación entre la tecnología y la existencia humana y crear un paradigma personal para superar el cambio tecnológico.

to realworld scenários A terceira parte do livro abrange uma série de aplicações industriais e suas soluções usando o código MATLAB. O livro «Data Science for IoT Engineers: A Systems Analytics Approach» gira em torno da necessidade de engenheiros, físicos e matemáticos de compreender o processo de progresso tecnológico e seus efeitos na existência humana. O tema central do livro é a criação de um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como fundamento para a sobrevivência e unidade do homem em um mundo devastado pela guerra. O autor ressalta a importância de adaptar uma abordagem para o aprendizado de novas tecnologias, simplificar a linguagem técnica e compreender termos tecnológicos para que possam ser aplicados a questões relevantes. A primeira parte do livro reúne temas de aprendizado de máquina, teoria de sistemas, álgebra linear, processamento digital de sinais e teoria de probabilidade para dar aos leitores uma base sólida para a ciência de dados, aprendizado de máquina e analistas. Ele discute como esses temas são interligados e como podem ser usados para lidar com os desafios atuais do negócio. A segunda parte é dedicada a métodos «versáteis» não lineares de aprendizagem dinâmica de máquinas que podem simular com precisão as dificuldades reais do negócio. O autor mostra como aplicar este método a cenários reais, incluindo detecção de invasões de rede, manutenção de previsões e otimização da cadeia de fornecimento. Esta seção também inclui o código MATLAB para ajudar os leitores a aplicar seus conhecimentos recentes na prática. Finalmente, a terceira parte abrange várias aplicações industriais e suas soluções usando o código MATLAB. Esta parte enfatiza a necessidade de uma estratégia interdisciplinar para lidar com os problemas e a importância de levar em conta os elementos sociais, econômicos e políticos na aplicação da ciência dos dados a situações reais. O objetivo geral do livro é dar aos engenheiros, físicos e matemáticos as habilidades e informações que eles precisam para usar a ciência de dados, o aprendizado de máquinas e analistas para resolver os problemas reais na era da Internet das coisas. Ele encoraja os leitores a adotarem uma abordagem de analistas de sistemas para compreender a complexa relação entre a tecnologia e a existência humana e criar um paradigma pessoal para superar as mudanças tecnológicas.

to realworld scenarius La terza parte del libro comprende una serie di applicazioni industriali e le loro soluzioni utilizzando il codice MATLAB. La trama del libro «Data Science for n'Engineers: A Systems Analytics Approach» ruota intorno alla necessità di ingegneri, fisici e matematici di comprendere il processo di progresso tecnologico e il suo impatto sull'esistenza umana. Il tema centrale del libro è la creazione di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come fondamento della sopravvivenza e dell'unità umana in un mondo devastato dalla guerra. L'autore sottolinea l'importanza di adattare l'approccio alle nuove tecnologie, semplificare il linguaggio tecnico e comprendere i termini tecnologici in modo che possano essere applicati a questioni urgenti. Nella prima parte del libro sono raccolti temi da apprendimento automatico, teoria dei sistemi, algebra lineare, elaborazione digitale dei segnali e teoria delle probabilità per dare ai lettori una base solida per la scienza dei dati, apprendimento automatico e gli analisti. discute di come questi argomenti siano interconnessi e come possano essere utilizzati per affrontare le sfide aziendali attuali. La seconda parte è dedicata ai metodi di apprendimento dinamico dinamico non lineare e non lineare, in grado di simulare con precisione le reali difficoltà aziendali. L'autore mostra come applicare questo metodo agli scenari reali, tra cui rilevamento delle intrusioni di rete, manutenzione previsionale e ottimizzazione della catena di approvvigionamento. Questa sezione include anche il codice MATLAB per aiutare i lettori a mettere in pratica le loro conoscenze recenti. Infine, la terza parte riguarda diverse applicazioni industriali e le loro soluzioni utilizzando il codice MATLAB. Questa parte sottolinea la necessità di una strategia interdisciplinare per affrontare i problemi e l'importanza di tenere conto degli elementi sociali, economici e politici nell'applicazione della scienza dei dati alle situazioni reali. L'obiettivo generale del libro è fornire agli ingegneri, ai fisici e ai matematici le competenze e le informazioni di cui hanno bisogno per utilizzare la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e gli analisti per affrontare i problemi reali nell'era dell'Internet delle cose. Esorta i lettori ad adottare un approccio di analisi di sistema per comprendere le complesse relazioni tra tecnologia e esistenza umana e creare un paradigma personale per superare i cambiamenti tecnologici.

to realworld scenarios Der dritte Teil des Buches behandelt eine ganze Reihe von industriellen Anwendungen und deren Lösungen mit MATLAB-Code. Die Handlung des Buches „Data Science for IoT Engineers: A Systems Analytics Approach“ dreht sich um das Bedürfnis von Ingenieuren, Physikern und Mathematikern, den Prozess des technologischen Fortschritts und seine Auswirkungen auf die menschliche Existenz zu verstehen. Das zentrale Thema des Buches ist die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben und die Einheit des Menschen in einer vom Krieg zerrissenen Welt. Der Autor betont, wie wichtig es ist, den Ansatz für das Studium neuer Technologien anzupassen, die technische Sprache zu vereinfachen und technologische Begriffe zu verstehen, damit sie auf aktuelle Themen angewendet werden können. Der erste Teil des Buches versammelt Themen aus maschinellem rnen, Systemtheorie, linearer Algebra, digitaler gnalverarbeitung und Wahrscheinlichkeitstheorie, um den sern eine solide Grundlage für Datenwissenschaft, maschinelles rnen und Analytik zu geben. Es wird diskutiert, wie diese Themen zusammenhängen und wie sie zur Lösung aktueller geschäftlicher Herausforderungen eingesetzt werden können. Der zweite Teil befasst sich mit „universellen“ nichtlinearen, zeitveränderlichen Methoden des dynamischen maschinellen rnens, die die tatsächlichen Schwierigkeiten eines Unternehmens genau simulieren können. Der Autor zeigt, wie diese Methode auf reale Szenarien angewendet werden kann, einschließlich der Erkennung von Netzwerkeinbrüchen, der vorausschauenden Wartung und der Optimierung der Lieferkette. Dieser Abschnitt enthält auch den MATLAB-Code, um den sern zu helfen, ihr neu erworbenes Wissen in die Praxis umzusetzen. Schließlich behandelt Teil drei verschiedene industrielle Anwendungen und deren Lösungen mit MATLAB-Code. In diesem Teil wird die Notwendigkeit einer multidisziplinären Strategie zur Problemlösung und die Bedeutung der Berücksichtigung sozialer, wirtschaftlicher und politischer Elemente bei der Anwendung von Data Science auf reale tuationen hervorgehoben. Das übergeordnete Ziel des Buches ist es, Ingenieuren, Physikern und Mathematikern die Fähigkeiten und Informationen zu vermitteln, die sie benötigen, um Datenwissenschaft, maschinelles rnen und Analytik zu nutzen, um reale Probleme im IoT-Zeitalter zu lösen. Es ermutigt die ser, den Ansatz der Systemanalyse zu verfolgen, um die komplexe Beziehung zwischen Technologie und menschlicher Existenz zu verstehen und ein persönliches Paradigma zu schaffen, um den technologischen Wandel zu überwinden.

do scenariuszy realworld Trzecia część książki obejmuje szereg zastosowań przemysłowych i ich rozwiązań przy użyciu kodu MATLAB. Fabuła książki „Data Science for IoT Engineers: A Systems Analytics Approach” obraca się wokół potrzeby inżynierów, fizyków i matematyków, aby zrozumieć proces postępu technologicznego i jego wpływ na ludzkie istnienie. Głównym tematem książki jest rozwój osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako fundamentu ludzkiego przetrwania i jedności w rozdartym wojną świecie. Autor podkreśla znaczenie dostosowania podejścia do uczenia się nowych technologii, uproszczenia języka technicznego i zrozumienia terminów technologicznych, tak aby można je było stosować w kwestiach aktualnych. Pierwsza część książki zbiera tematy z uczenia maszynowego, teorii systemu, algebry liniowej, cyfrowego przetwarzania sygnałów i teorii prawdopodobieństwa, aby dać czytelnikom solidne podstawy do nauki danych, uczenia maszynowego i analityki. Omawia ona, jak te tematy są ze sobą powiązane i jak można je wykorzystać do rozwiązywania palących problemów biznesowych. Druga część poświęcona jest „uniwersalnym” nieliniowym różnym w czasie metodom dynamicznego uczenia się maszyn, które mogą dokładnie symulować rzeczywiste trudności biznesu. Autor pokazuje, jak stosować tę metodę do scenariuszy rzeczywistych, w tym wykrywania włamań do sieci, konserwacji prognostycznej i optymalizacji łańcucha dostaw. Ta sekcja zawiera również kod MATLAB, aby pomóc czytelnikom w praktyce wprowadzać w życie nowo zdobytą wiedzę. Wreszcie część trzecia obejmuje różne zastosowania przemysłowe i ich rozwiązania przy użyciu kodu MATLAB. W części tej podkreślono potrzebę przyjęcia interdyscyplinarnej strategii w celu sprostania wyzwaniom i znaczeniu uwzględnienia elementów społecznych, gospodarczych i politycznych przy stosowaniu danych w sytuacjach rzeczywistych. Ogólnym celem książki jest zapewnienie inżynierom, fizykom i matematykom umiejętności i informacji, których potrzebują do wykorzystywania danych, uczenia maszynowego i analityki do rozwiązywania problemów świata rzeczywistego w dobie Internetu Rzeczy. Wzywa czytelników do przyjęcia podejścia do analizy systemów, aby zrozumieć złożone relacje między technologią a ludzkim istnieniem i stworzyć osobisty paradygmat pozwalający przezwyciężyć zmiany technologiczne.

לעולם האמיתי תרחישים החלק השלישי של הספר מכסה מספר יישומים תעשייתיים ופתרונותיהם באמצעות קוד MATLAB. עלילת הספר ”Data Science for IoT Engineers: A Systems Analytics Approach” סובבת סביב הצורך של מהנדסים, פיזיקאים ומתמטיקאים להבין את תהליך ההתקדמות הטכנולוגית ואת השפעתה על הקיום האנושי. הנושא המרכזי של הספר הוא התפתחות פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות ולאחדות האנושית בעולם שסוע מלחמה. המחבר מדגיש את החשיבות של התאמת הגישה ללמידת טכנולוגיות חדשות, פישוט השפה הטכנית והבנה של מונחים טכנולוגיים כך שניתן יהיה ליישם אותם בנושאים מקומיים. החלק הראשון של הספר אוסף נושאים מלימוד מכונה, תורת המערכת, אלגברה לינארית, עיבוד אותות דיגיטלי ותורת ההסתברות לתת לקוראים יסוד מוצק למדעי המידע, למידת מכונה ואנליטיקה. הוא מסביר כיצד נושאים אלה קשורים זה לזה וכיצד ניתן להשתמש בהם לפתרון בעיות עסקיות דחופות. החלק השני מוקדש לשיטות ”אוניברסליות” לא לינאריות של למידת מכונה דינמית שיכולות לדמות במדויק את הקשיים האמיתיים של עסק. המחבר מראה כיצד ליישם שיטה זו על תרחישים בעולם האמיתי, כולל זיהוי חדירת רשת, תחזוקת חיזוי, ומיטוב שרשרת אספקה. סעיף זה כולל גם את קוד MATLAB כדי לסייע לקוראים ליישם את הידע החדש שלהם. לבסוף, חלק 3 מכסה יישומים תעשייתיים שונים ופתרונותיהם באמצעות קוד MATLAB. חלק זה מדגיש את הצורך באסטרטגיה בין-תחומית שתטפל באתגרים ובחשיבות של לקיחת אלמנטים חברתיים, כלכליים ופוליטיים בחשבון בעת יישום מדע המידע למצבים בעולם האמיתי. מטרת הספר היא לתת למהנדסים, פיזיקאים ומתמטיקאים את המיומנויות והמידע הדרושים להם כדי להשתמש במדעי המידע, למידת מכונה ואנליטיקה כדי לפתור בעיות בעולם האמיתי בעידן האינטרנט של הדברים. הוא קורא לקוראים לאמץ גישה אנליטית מערכתית כדי להבין את היחסים המורכבים בין טכנולוגיה לקיום אנושי וליצור פרדיגמה אישית כדי להתגבר על שינוי טכנולוגי.''

to realworld senaryoları Kitabın üçüncü bölümü, MATLAB kodunu kullanan bir dizi endüstriyel uygulamayı ve bunların çözümlerini kapsamaktadır. "IoT Mühendisleri için Veri Bilimi: Bir stem Analitiği Yaklaşımı" kitabının konusu, mühendislerin, fizikçilerin ve matematikçilerin teknolojik ilerleme sürecini ve insan varlığı üzerindeki etkisini anlama ihtiyacı etrafında dönüyor. Kitabın ana teması, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesidir; savaşın yıktığı bir dünyada insan hayatta kalmasının ve birliğinin temeli olarak. Yazar, yeni teknolojileri öğrenme yaklaşımını uyarlamanın, teknik dili basitleştirmenin ve güncel konulara uygulanabilmeleri için teknolojik terimleri anlamanın önemini vurgulamaktadır. Kitabın ilk kısmı, okuyuculara veri bilimi, makine öğrenimi ve analitik için sağlam bir temel sağlamak için makine öğrenimi, sistem teorisi, doğrusal cebir, dijital sinyal işleme ve olasılık teorisinden konuları toplar. Bu konuların birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu ve acil iş sorunlarını çözmek için nasıl kullanılabileceğini tartışır. İkinci bölüm, bir işletmenin gerçek zorluklarını doğru bir şekilde simüle edebilen dinamik makine öğreniminin "evrensel" doğrusal olmayan zaman değişen yöntemlerine ayrılmıştır. Yazar, bu yöntemin ağ saldırı tespiti, öngörücü bakım ve tedarik zinciri optimizasyonu dahil olmak üzere gerçek dünya senaryolarına nasıl uygulanacağını göstermektedir. Bu bölüm ayrıca, okuyucuların yeni edindikleri bilgileri uygulamaya koymalarına yardımcı olmak için MATLAB kodunu da içerir. Son olarak, üçüncü bölüm çeşitli endüstriyel uygulamaları ve MATLAB kodunu kullanan çözümlerini kapsar. Bu bölüm, zorlukları ele almak için disiplinlerarası bir stratejiye duyulan ihtiyacı ve veri bilimini gerçek dünyadaki durumlara uygularken sosyal, ekonomik ve politik unsurları dikkate almanın önemini vurgulamaktadır. Kitabın genel amacı, mühendislere, fizikçilere ve matematikçilere, Nesnelerin İnterneti çağında gerçek dünya sorunlarını çözmek için veri bilimi, makine öğrenimi ve analitiği kullanmak için ihtiyaç duydukları becerileri ve bilgileri vermektir. Okuyucuları, teknoloji ile insan varlığı arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamak ve teknolojik değişimin üstesinden gelmek için kişisel bir paradigma oluşturmak için bir sistem analizi yaklaşımı benimsemeye çağırıyor.

لسيناريوهات العالم الواقعي يغطي الجزء الثالث من الكتاب عددًا من التطبيقات الصناعية وحلولها باستخدام رمز MATLAB. تدور حبكة كتاب «علم البيانات لمهندسي إنترنت الأشياء: نهج تحليلات الأنظمة» حول الحاجة إلى المهندسين والفيزيائيين وعلماء الرياضيات لفهم عملية التقدم التكنولوجي وتأثيره على الوجود البشري. الموضوع الرئيسي للكتاب هو تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان ووحدته في عالم مزقته الحرب. ويشدد المؤلف على أهمية تكييف نهج تعلم التكنولوجيات الجديدة، وتبسيط اللغة التقنية وفهم المصطلحات التكنولوجية بحيث يمكن تطبيقها على قضايا الساعة. يجمع الجزء الأول من الكتاب موضوعات من التعلم الآلي ونظرية النظام والجبر الخطي ومعالجة الإشارات الرقمية ونظرية الاحتمالات لمنح القراء أساسًا صلبًا لعلوم البيانات والتعلم الآلي والتحليلات. يناقش كيفية ترابط هذه الموضوعات وكيف يمكن استخدامها لحل مشاكل الأعمال الملحة. الجزء الثاني مخصص للأساليب «العالمية» غير الخطية المتنوعة زمنياً للتعلم الآلي الديناميكي التي يمكنها محاكاة الصعوبات الحقيقية للشركة بدقة. يوضح المؤلف كيفية تطبيق هذه الطريقة على سيناريوهات العالم الحقيقي، بما في ذلك اكتشاف اقتحام الشبكة، والصيانة التنبؤية، وتحسين سلسلة التوريد. يتضمن هذا القسم أيضًا رمز MATLAB لمساعدة القراء على وضع معارفهم المكتسبة حديثًا موضع التنفيذ. أخيرًا، يغطي الجزء الثالث التطبيقات الصناعية المختلفة وحلولها باستخدام رمز MATLAB. ويشدد هذا الجزء على الحاجة إلى استراتيجية متعددة التخصصات للتصدي للتحديات وأهمية مراعاة العناصر الاجتماعية والاقتصادية والسياسية عند تطبيق علم البيانات على حالات العالم الحقيقي. الهدف العام للكتاب هو منح المهندسين والفيزيائيين وعلماء الرياضيات المهارات والمعلومات التي يحتاجونها لاستخدام علوم البيانات والتعلم الآلي والتحليلات لحل مشاكل العالم الحقيقي في عصر إنترنت الأشياء. يحث القراء على تبني نهج تحليلات الأنظمة لفهم العلاقة المعقدة بين التكنولوجيا والوجود البشري وخلق نموذج شخصي للتغلب على التغيير التكنولوجي.

realworld scenarios本書的第三部分涵蓋了使用MATLAB代碼的一系列工業應用及其解決方案。本書的情節「物聯網工程師的數據科學：系統分析方法」圍繞著工程師，物理學家和數學家在了解技術進步過程及其對人類生存的影響方面的需求展開。本書的中心主題是建立個人範式，將現代知識的發展過程視為戰爭蹂躪世界中人類生存和團結的基礎。作者強調了調整方法以學習新技術，簡化技術語言以及對技術術語的理解的重要性，以便將其應用於當前問題。本書的第一部分收集了機器學習，系統理論，線性代數，數字信號處理和概率論的主題，為讀者提供了數據科學，機器學習和分析的堅實基礎。它討論了這些主題如何相互聯系，以及如何將其用於解決當前的業務挑戰。第二部分探討了動態機器學習的「通用」非線性時間變化方法，這些方法可以準確地模擬實際的業務困難。介紹了如何將這種方法應用於網絡入侵檢測、預測維護和供應鏈優化等現實世界場景。本節還包括MATLAB代碼，以幫助讀者將其新獲得的知識應用於實踐。最後，第三部分涵蓋了使用MATLAB代碼的各種工業應用及其解決方案。這一部分強調了解決問題的多學科戰略的必要性，以及在將數據科學應用於實際情況時考慮到社會、經濟和政治因素的重要性。該書的總體目標是為工程師，物理學家和數學家提供他們所需的技能和信息，以利用數據科學，機器學習和分析來解決物聯網時代的真實問題。它鼓勵讀者采用系統分析方法，以了解技術與人類存在之間的復雜關系，並建立個人範式來克服技術變化。