Einführung
In einer Zeit, in der datengetriebene Entscheidungen zunehmend unseren Alltag und wissenschaftliche Fortschritte prägen, wirft "On the Epistemology of Data Science" (ISBN: 9783030864446) grundlegende Fragen nach der Verlässlichkeit und den Grenzen datenwissenschaftlicher Methoden auf. Das Werk leistet einen unverzichtbaren Beitrag zum Verständnis, wie Erkenntnis in der Ära großer Datenmengen gewonnen wird und welchen erkenntnistheoretischen Herausforderungen sich die Disziplin gegenübersieht. Es adressiert damit eine zentrale Lücke im Diskurs zwischen philosophischer Reflexion und angewandter Praxis.
Zusammenfassung
Das Buch durchleuchtet systematisch die erkenntnistheoretischen Grundlagen der Data Science, indem es zentrale Konzepte wie Induktion, Kausalität, Modellbildung und Vorhersagegenauigkeit einer kritischen Prüfung unterzieht. Pietsch untersucht, unter welchen Bedingungen Daten überhaupt zu verlässlichem Wissen führen können und welche Rolle dabei algorithmische Verfahren, statistische Methoden und menschliche Interpretation spielen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Abwägung zwischen rein korrelativen Befunden und kausalen Schlussfolgerungen sowie auf den implicit gemachten Annahmen in gängigen Machine-Learning-Ansätzen. Der Autor verbindet dabei philosophische Stringenz mit konkreten Fallstudien aus der Forschungspraxis.
Über den Autor
Wolfgang Pietsch ist ein renommierter Wissenschaftsphilosoph und Physiker, der sich intensiv mit Fragen der Wissenschaftstheorie komplexer Systeme und datengetriebener Forschung auseinandersetzt. Seine interdisziplinäre Expertise, die sowohl tiefgreifende philosophische Kenntnisse als auch ein solides Verständnis naturwissenschaftlicher Methodik umfasst, prädestiniert ihn für die Behandlung dieses anspruchsvollen Themas. Durch seine bisherigen Publikationen und Forschungsarbeiten hat er sich als thought leader im Grenzbereich zwischen Philosophie und moderner Wissenschaft etabliert.
Kurz gefasst
Zusammenfassend analysiert dieses essentielle Werk kritisch die Voraussetzungen und Grenzen von Wissen, das durch datenwissenschaftliche Methoden generiert wird. Es argumentiert für einen reflektierten Umgang mit Data Science, der deren Stärken anerkennt, aber auch die erkenntnistheoretischen Fallstricke und interpretativen Limitationen offenlegt. Das Buch mündet in der Forderung nach einer integrierten Herangehensweise, die technische Expertise mit philosophischer Tiefenschärfe verbindet, um die Zuverlässigkeit datenbasierter Schlussfolgerungen nachhaltig zu sichern.
On the Epistemology of Data Science | Conceptual Tools for a New Inductivism | Wolfgang Pietsch | Taschenbuch | Philosophical Studies Series | Paperback | XVIII | Englisch | 2022 | EAN 9783030864446 - Taschenbuch
2022, ISBN: 9783030864446
[ED: Taschenbuch], [PU: Springer International Publishing], This book addresses controversies concerning the epistemological foundations of data science: Is it a genuine science? Or is da… Mehr…
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On the Epistemology of Data Science: Conceptual Tools for a New Inductivism: 148 (Philosophical Studies Series, 148) - Erstausgabe
2022, ISBN: 9783030864446
Taschenbuch
Springer, Paperback, Auflage: 1st ed. 2022, 313 Seiten, Publiziert: 2022-12-11T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: 9783030864446, 0.49 kg, Verkaufsrang: 204195, Information Sy… Mehr…
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On the Epistemology of Data Science: Conceptual Tools for a New Inductivism: 148 (Philosophical Studies Series, 148) - Erstausgabe
2022, ISBN: 9783030864446
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Springer, Paperback, Auflage: 1st ed. 2022, 313 Seiten, Publiziert: 2022-12-11T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: 9783030864446, 0.49 kg, Verkaufsrang: 204195, Information Sy… Mehr…
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2022, ISBN: 9783030864446
[PU: Springer International Publishing], Gepflegter, sauberer Zustand. 41124690/2, DE, [SC: 0.00], gebraucht; sehr gut, gewerbliches Angebot, 1st ed. 2022, Banküberweisung, Kreditkarte, P… Mehr…
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Taschenbuch
Conceptual Tools for a New Inductivism, Buch, Softcover, 1st ed. 2022, [PU: Springer International Publishing], Springer International Publishing, 2022
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On the Epistemology of Data Science | Conceptual Tools for a New Inductivism | Wolfgang Pietsch | Taschenbuch | Philosophical Studies Series | Paperback | XVIII | Englisch | 2022 | EAN 9783030864446 - Taschenbuch
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[ED: Taschenbuch], [PU: Springer International Publishing], This book addresses controversies concerning the epistemological foundations of data science: Is it a genuine science? Or is da… Mehr…
Pietsch, Wolfgang:
On the Epistemology of Data Science: Conceptual Tools for a New Inductivism: 148 (Philosophical Studies Series, 148) - Erstausgabe2022, ISBN: 9783030864446
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Springer, Paperback, Auflage: 1st ed. 2022, 313 Seiten, Publiziert: 2022-12-11T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: 9783030864446, 0.49 kg, Verkaufsrang: 204195, Information Sy… Mehr…
On the Epistemology of Data Science: Conceptual Tools for a New Inductivism: 148 (Philosophical Studies Series, 148) - Erstausgabe
2022
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Springer, Paperback, Auflage: 1st ed. 2022, 313 Seiten, Publiziert: 2022-12-11T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: 9783030864446, 0.49 kg, Verkaufsrang: 204195, Information Sy… Mehr…
2022, ISBN: 9783030864446
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2022, ISBN: 9783030864446
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Conceptual Tools for a New Inductivism, Buch, Softcover, 1st ed. 2022, [PU: Springer International Publishing], Springer International Publishing, 2022
Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Einführung
In einer Zeit, in der datengetriebene Entscheidungen zunehmend unseren Alltag und wissenschaftliche Fortschritte prägen, wirft "On the Epistemology of Data Science" (ISBN: 9783030864446) grundlegende Fragen nach der Verlässlichkeit und den Grenzen datenwissenschaftlicher Methoden auf. Das Werk leistet einen unverzichtbaren Beitrag zum Verständnis, wie Erkenntnis in der Ära großer Datenmengen gewonnen wird und welchen erkenntnistheoretischen Herausforderungen sich die Disziplin gegenübersieht. Es adressiert damit eine zentrale Lücke im Diskurs zwischen philosophischer Reflexion und angewandter Praxis.
Zusammenfassung
Das Buch durchleuchtet systematisch die erkenntnistheoretischen Grundlagen der Data Science, indem es zentrale Konzepte wie Induktion, Kausalität, Modellbildung und Vorhersagegenauigkeit einer kritischen Prüfung unterzieht. Pietsch untersucht, unter welchen Bedingungen Daten überhaupt zu verlässlichem Wissen führen können und welche Rolle dabei algorithmische Verfahren, statistische Methoden und menschliche Interpretation spielen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Abwägung zwischen rein korrelativen Befunden und kausalen Schlussfolgerungen sowie auf den implicit gemachten Annahmen in gängigen Machine-Learning-Ansätzen. Der Autor verbindet dabei philosophische Stringenz mit konkreten Fallstudien aus der Forschungspraxis.
Über den Autor
Wolfgang Pietsch ist ein renommierter Wissenschaftsphilosoph und Physiker, der sich intensiv mit Fragen der Wissenschaftstheorie komplexer Systeme und datengetriebener Forschung auseinandersetzt. Seine interdisziplinäre Expertise, die sowohl tiefgreifende philosophische Kenntnisse als auch ein solides Verständnis naturwissenschaftlicher Methodik umfasst, prädestiniert ihn für die Behandlung dieses anspruchsvollen Themas. Durch seine bisherigen Publikationen und Forschungsarbeiten hat er sich als thought leader im Grenzbereich zwischen Philosophie und moderner Wissenschaft etabliert.
Kurz gefasst
Zusammenfassend analysiert dieses essentielle Werk kritisch die Voraussetzungen und Grenzen von Wissen, das durch datenwissenschaftliche Methoden generiert wird. Es argumentiert für einen reflektierten Umgang mit Data Science, der deren Stärken anerkennt, aber auch die erkenntnistheoretischen Fallstricke und interpretativen Limitationen offenlegt. Das Buch mündet in der Forderung nach einer integrierten Herangehensweise, die technische Expertise mit philosophischer Tiefenschärfe verbindet, um die Zuverlässigkeit datenbasierter Schlussfolgerungen nachhaltig zu sichern.
Detailangaben zum Buch - On the Epistemology of Data Science: Conceptual Tools for a New Inductivism: 148 (Philosophical Studies Series, 148)
EAN (ISBN-13): 9783030864446
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2022
Herausgeber: Springer
Buch in der Datenbank seit 2023-09-25T14:33:38+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2024-04-16T03:45:00+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783030864446
ISBN - alternative Schreibweisen:
978-3-030-86444-6
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: pietsch
Daten vom Verlag:
Autor/in: Wolfgang Pietsch
Titel: Philosophical Studies Series; On the Epistemology of Data Science - Conceptual Tools for a New Inductivism
Verlag: Springer; Springer International Publishing
295 Seiten
Erscheinungsjahr: 2022-12-11
Cham; CH
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
117,69 € (DE)
120,99 € (AT)
130,00 CHF (CH)
POD
XVIII, 295 p. 1 illus.
BC; Hardcover, Softcover / Philosophie/Sonstiges; Philosophie; Verstehen; Causal approach to analogy; Causation difference making; Data science exploratory experimentation; Data science phenomenological science; Data science and explanation; Epistemology of data science; Refining eliminative induction; Symmetries in probabilistic reasoning; Variational approach to induction; data science theory; data science theory-driven experimentation; data science inductivist framework; data science analogy; data science probability; data science causation; data science inductivist methodology; data science epistemology; foundations of data science; Federica Russo inductive methodology; Philosophy of Technology; Data Structures and Information Theory; Complex Systems; Probability and Statistics in Computer Science; Analytic Philosophy; Technologie, allgemein; Algorithmen und Datenstrukturen; Informationstheorie; Kybernetik und Systemtheorie; Mathematik für Informatiker; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Analytische Philosophie und logischer Positivismus; BB
This book addresses controversies concerning the epistemological foundations of data science: Is it a genuine science? Or is data science merely some inferior practice that can at best contribute to the scientific enterprise, but cannot stand on its own? The author proposes a coherent conceptual framework with which these questions can be rigorously addressed.
Readers will discover a defense of inductivism and consideration of the arguments against it: an epistemology of data science more or less by definition has to be inductivist, given that data science starts with the data. As an alternative to enumerative approaches, the author endorses Federica Russo’s recent call for a variational rationale in inductive methodology. Chapters then address some of the key concepts of an inductivist methodology including causation, probability and analogy, before outlining an inductivist framework.
The inductivist framework is shown to be adequate and useful for an analysis of the epistemological foundations of data science. The author points out that many aspects of the variational rationale are present in algorithms commonly used in data science. Introductions to algorithms and brief case studies of successful data science such as machine translation are included. Data science is located with reference to several crucial distinctions regarding different kinds of scientific practices, including between exploratory and theory-driven experimentation, and between phenomenological and theoretical science.
Preface.- Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Inductivism.- Chapter 3. Phenomenological Science.- Chapter 4. Variational Induction.- Chapter 5. Causation As Difference Making.- Chapter 6. Evidence.- Chapter 7. Concept Formation.- Chapter 8. Analogy.- Chapter 9. Causal Probability.- Chapter 10. Conclusion.- Index.
is a philosopher of science and technology with a background in physics, affiliated with the Munich Center for Technology in Society of Technical University Munich. His main research interest is scientific method, examining scientific practice in different disciplines, in particular the engineering sciences and data science. He works on fundamental concepts like causation and probability as well as different inductive methods, in particular analogical inferences and variational approaches to induction. Wolfgang was a Poiesis Fellow of the Institute for Public Knowledge of New York University and has co-directed for many years the working group on philosophy of physics of the German Physical Society. See also his website www.wolfgangpietsch.de.
Wolfgang PietschThis book addresses controversies concerning the epistemological foundations of data science: Is it a genuine science? Or is data science merely some inferior practice that can at best contribute to the scientific enterprise, but cannot stand on its own? The author proposes a coherent conceptual framework with which these questions can be rigorously addressed.
Readers will discover a defense of inductivism and consideration of the arguments against it: an epistemology of data science more or less by definition has to be inductivist, given that data science starts with the data. As an alternative to enumerative approaches, the author endorses Federica Russo’s recent call for a variational rationale in inductive methodology. Chapters then address some of the key concepts of an inductivist methodology including causation, probability and analogy, before outlining an inductivist framework.
The inductivist framework is shown to be adequate and useful for an analysis of the epistemological foundations of data science. The author points out that many aspects of the variational rationale are present in algorithms commonly used in data science. Introductions to algorithms and brief case studies of successful data science such as machine translation are included. Data science is located with reference to several crucial distinctions regarding different kinds of scientific practices, including between exploratory and theory-driven experimentation, and between phenomenological and theoretical science.
Computer scientists, philosophers and data scientists of various disciplines will find this philosophical perspective and conceptual framework of great interest, especially as a starting point for further in-depth analysis of algorithms used in data science.
Studies the epistemological foundations of data science, in depth
Presents a defense of inductivism and an inductivist framework
Offers an elaboration of a variational approach to induction
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