Wprowadzamy dane do ScienceON
Zgodnie z Komunikatem Prorektora UŁ ds. nauki dotyczącym systemu ScienceON od 15.09.2023 r. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego wprowadza dane o wszystkich publikacjach wydanych przez siebie...
Czy sztuczna inteligencja pozbawia nas pracy? Algorytmy przejmują władzę nad światem? Czy big data sprawia, że jesteśmy bezustannie inwigilowani? Czy ogromna ilość danych zastępuje ekspertów i naukowców? Cokolwiek sądzimy na te tematy, jedno jest pewne – istnieje heterogeniczne środowisko ludzi, zajmujących się tzw. „sztuczną inteligencją” czy tzw. „big data” od strony technicznej i metodologicznej. Pole ich działania nazywane jest data science, a oni data scientists. Ta książka poświęcona jest właśnie im, polskiemu środowisku data science. Jest to pierwsza monografia socjologiczna dotycząca data science i pierwsza praca w naukach społecznych, w której data science zostało zbadane jako społeczny świat w rozumieniu Adele E. Clarke. To podejście pozwala spojrzeć na data science, nazwane dekadę wstecz w Harvard Business Review „najseksowniejszym zawodem XXI w.”, zarówno z perspektywy jego uczestników jak i z lotu ptaka, w relacji do akademii, biznesu, prawa, mediów czy polityki.
Abadi Martín, Barham Paul, Chen Jianmin, Chen Zhifeng, Davis Andy, Dean Jeffrey, Devin Matthieu, Ghemawat Sanjay, Irving Geoffrey, Isard Michael, Kudlur Manjunath, Levenberg Josh, Monga Rajat, Moore Sherry, Murray Derek G., Steiner Benoit, Tucker Paul, Vasudevan Vijay, Warden Pete, Wicke Martin, Yu Yuan, Zheng Xiaoqiang, Google Brain (2016), TensorFlow: A system for large-scale machine learning, 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation, USENIX, Savannah.
Zobacz w Google Scholar
Abriszewski Krzysztof (2010), Wszystko otwarte na nowo. Teoria Aktora-Sieci i filozofia kultury, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
Zobacz w Google Scholar
ActiveState (2018), Python: A Lingua Franca, https://www.activestate.com/wp-content/uploads/2018/10/Python-Lingua-Franca-Whitepaper-2018_1.pdf (dostęp: 2.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Adams Scott (2012), Dilbert, http://dilbert.com/strip/2012-07-29 (dostęp: 12.10.2016).
Zobacz w Google Scholar
Afeltowicz Łukasz, Pietrowicz Krzysztof (2008), Koniec socjologii, jaką znamy, czyli o maszynach społecznych i inżynierii socjologicznej, „Studia Socjologiczne”, nr 3(190), s. 43–73.
Zobacz w Google Scholar
Agarwal Rahul (2019), A Layman guide to moving from Keras to Pytorch, https://mlwhiz.com/blog/2019/01/06/pytorch_keras_conversion/ (dostęp: 2.05.2019).
Zobacz w Google Scholar
AI Now Institute (2018), The AI Now Institute, https://ainowinstitute.org/ (dostęp: 14.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Alekseichenko Vladimir (2018), Sztuczna inteligencja, cyberbezpieczeństwa i hackerzy, http://biznesmysli.pl/sztuczna-inteligencja-cyberbezpieczenstwa-i-hackerzy/ (dostęp: 20.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Alekseichenko Vladimir (2019a), 10 mitów o sztucznej inteligencji, http://biznesmysli.pl/10-mitow-o-sztucznej-inteligencji/ (dostęp: 29.04.2019).
Zobacz w Google Scholar
Alekseichenko Vladimir (2019b), Drony zmieniają branże ubezpieczeń, budowlaną i inne, https://biznesmysli.pl/drony-zmieniaja-branze-ubezpieczen-budowlana-i-inne/ (dostęp: 11.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Alekseichenko Vladimir, Borowiecki Łukasz, Chojecki Przemysław, Czapska Martyna, Kowalczyk Witold, Mieczkowski Piotr, Pietrzak Piotr, Siudak Robert, Sztokfisz Barbara, Rachwalski Hubert (2018), Przegląd strategii rozwoju sztucznej inteligencji na świecie, Fundacja Digital Poland, Warszawa, https://www.digitalpoland.org/assets/publications/przegląd-strategii-rozwoju-sztucznej-inteligencji-na-swiecie/przeglad-strategii-rozwoju-ai-digitalpoland-report.pdf (dostęp: 11.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Allaire J.J. (2012), RStudio: Integrated Development Environment for R, [w:] The R User Conference, useR! 2011, University of Warwick, Warwick, s. 14, https://www.r-project.org/conferences/useR-2011/abstracts/180111-allairejj.pdf (dostęp: 11.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Allaire J.J., Ushey Kevin, Tang Yuan (2018), reticulate: Interface to “Python”, https://cran.r-project.org/package=reticulate (dostęp: 11.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Allaire J.J., Xie Yihui, McPherson Jonathan, Luraschi Javier, Ushey Kevin, Atkins Aron, Wickham Hadley, Cheng Joe, Chang Winston, Iannone Richard (2019), rmarkdown: Dynamic Documents for R, https://rmarkdown.rstudio.com (dostęp: 11.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Amatriain Xavier, Basilico Justin (2012), Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars (Part 1), https://medium.com/netflix-techblog/netflix-recommendations-beyond-the-5-stars-part-1-55838468f429 (dostęp: 9.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Ameisen Emmanuel (2018), How to deliver on Machine Learning projects: A guide to the ML Engineering Loop, https://blog.insightdatascience.com/how-to-deliver-on-machine-learning-projects-c8d82ce642b0 (dostęp: 25.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Anaconda (2018a), Anaconda Distribution, https://www.anaconda.com/distribution/ (dostęp: 3.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Anaconda (2018b), Travis Oliphant, https://www.anaconda.com/people/travis-oliphant (dostęp: 3.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Anaconda (2019a), Anaconda Distribution Starter Guide, https://docs.anaconda.com/_downloads/9ee215ff15fde24bf01791d719084950/Anaconda-Starter-Guide.pdf (dostęp: 4.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Anaconda (2019b), The end-to-end data science platform, https://www.anaconda.com/enterprise/ (dostęp: 22.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Anaconda (b.d.), NumFOCUS – Anaconda, https://www.anaconda.com/numfocus/ (dostęp: 3.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Anderson Chris (2008), The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete, https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/ (dostęp: 14.11.2017).
Zobacz w Google Scholar
Anderson Ken, Nafus Dawn, Rattenbury Tye, Aipperspach Ryan (2009), Numbers Have Qualities Too: Experiences with Ethno-Mining, „Ethnographic Praxis in Industry Conference Proceedings”, no. 1, s. 123–140, https://doi.org/10.1111/j.1559-8918.2009.tb00133.x
Zobacz w Google Scholar
Andrus Calvin, Cook Jon, Sood Suresh (2017), Data Science: An Introduction, https://en.wikibooks.org/wiki/Data_Science:_An_Introduction (dostęp: 21.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Angrosino Michael (2010), Badania etnograficzne i obserwacje, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Angwin Julia, Larson Jeff, Mattu Surya, Kirchner Lauren (2016), Machine Bias: There’s software used across the country to predict future criminals. And it’s biased against blacks, https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing (dostęp: 30.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Arakelyan Sophia (2017), Tech giants are using open source frameworks to dominate the AI community, https://venturebeat.com/2017/11/29/tech-giants-are-using-open-source-frameworks-to-dominate-the-ai-community/ (dostęp: 17.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Arena Michael J., Pentland Alex, Price David (2010), Honest Signals – Hard Measures for Social Behavior, „Organization Development Journal”, vol. 28(3), s. 11–20.
Zobacz w Google Scholar
Ariely Dan (2013), @danariely: Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone..., https://twitter.com/danariely/status/287952257926971392 (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ashcraft Mark H. (2002), Math Anxiety: Personal, Educational, and Cognitive Consequences, „Current Directions in Psychological Science”, vol. 11(5), s. 181–185, https://doi.org/10.1111/1467-8721.00196
Zobacz w Google Scholar
Associated Press (2015), Big Brother is watching: how China is compiling computer ratings on all its citizens, https://www.scmp.com/news/china/policies-politics/article/1882533/big-brother-watching-how-china-compiling-computer (dostęp: 21.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Avram Abel (2013), Docker: Automated and Consistent Software Deployments, https://www.infoq.com/news/2013/03/Docker/ (dostęp: 23.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Awad Edmond, Dsouza Sohan, Kim Richard, Schulz Jonathan, Henrich Joseph, Shariff Azim, Bonnefon Jean-François, Rahwan Iyad (2018), The Moral Ma- chine experiment, „Nature”, vol. 563(7729), https://doi.org/10.1038/s41586-018-0637-6
Zobacz w Google Scholar
Awad Edmond, Levine Sydney, Kleiman-Weiner Max, Dsouza Sohan, Tenenbaum Joshua B., Shariff Azim, Bonnefon Jean-François, Rahwan Iyad (2020), Drivers are blamed more than their automated cars when both make mistakes, „Nature Human Behaviour”, vol. 4(2), s. 134–143, https://doi.org/10.1038/s41562-019-0762-8
Zobacz w Google Scholar
Azam Anum (2014), The First Rule of Data Science, „Berkeley Science Review”, http://berkeleysciencereview.com/article/first-rule-data-science/ (dostęp: 26.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Azevedo Ana, Santos Manuel Filipe (2008), KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview, „IADIS European Conference Data Mining”, January, s. 182–185.
Zobacz w Google Scholar
Baath Rasmus (2012), The State of Naming Conventions in R, „The R Journal”, vol. 4(2), s. 74–75.
Zobacz w Google Scholar
Babbie Earl (2006), Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Baitu N.T. (2014), What is a data scientist? 14 definitions of a data scientist!, https://hub.biz/blog/what-is-data-scientist-14-definitions-data-scientist-8155414827284578184 (dostęp: 11.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Barabási Albert-László (2002), Linked: The New Science of Networks, Perseus Publishing, Cambridge.
Zobacz w Google Scholar
Barlow Mike (2013), The Culture of Big Data, O’Reilly, Tokio.
Zobacz w Google Scholar
Barnet David (2017), The robots are coming – but will they really take all our jobs?, http://www.independent.co.uk/news/science/robots-are-coming-but-will-they-take-our-jobs-uk-artificial-intelligence-doctor-who-a8080501.html (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Barry Dwight (2016), Business Intelligence with R. From Acquiring Data to Pattern Exploration, https://leanpub.com/businessintelligencewithr (dostęp: 17.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Batorski Dominik (2004), Sieci społeczne: Charakterystyka, uwarunkowania i konsekwencje struktur relacji społecznych na przykładzie komunikacji internetowej, Uniwersytet Warszawski, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Batorski Dominik (2018), Facebook. Wąż, który pożera własny ogon, „Magazyn Opinii Pismo”, 5 czerwca.
Zobacz w Google Scholar
Bauman Zygmunt, Lyon David (2013), Płynna inwigilacja. Rozmowy, Wydawnictwo Literackie, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Becker Howard (1974), Art as Collective Action, „American Sociological Review”, vol. 39(6), s. 767–776.
Zobacz w Google Scholar
Becker Howard (1986), Doing Things Together, Northwestern University Press, Evanston.
Zobacz w Google Scholar
Beede David N., Julian Tiffany A., Langdon David, McKittrick George, Khan Beethika, Doms Mark E. (2011), Women in STEM: A Gender Gap to Innovation, „SSRN Electronic Journal”, https://doi.org/10.2139/ssrn.1964782
Zobacz w Google Scholar
Berman Jules J. (2013), Principles of Big Data: Preparing, Sharing, and Analyzing Complex Information, Elsevier, Waltham.
Zobacz w Google Scholar
Bhatt Niraj (2013), NoSQL, Big Data, and MapReduce, https://nirajrules.wordpress.com/2013/05/ (dostęp: 13.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Białko Michał (2005), Sztuczna inteligencja i elementy hybrydowych systemów ekspertowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, Koszalin.
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2015a), Pogromcy Danych. Przetwarzanie danych w programie R, http://pogromcydanych.icm.edu.pl/ (dostęp: 28.12.2016).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2015b), Pogromcy Danych. Wizualizacja oraz modelowanie danych, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2015c), PogromcyDanych: PogromcyDanych/DataCrunchers is the Masive Online Open Course that Brings R and Statistics to the People, https://search.r-project.org/CRAN/refmans/PogromcyDanych/html/00Index.html (dostęp: 5.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2016), Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce przedstawiania danych, Fundacja Naukowa SmarterPoland.pl, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2017), Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław.
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2018a), Ceteris Paribus Plots – a new DALEX companion, http://smarterpoland.pl/index.php/2018/06/ceteris-paribus-plots-a-new-dalex-companion/ (dostęp: 2.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2018b), CV – Przemysław Biecek, http://biecek.pl/CV/ (dostęp: 11.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2018c), DALEX: Explainers for Complex Predictive Models in R, „Journal of Machine Learning Research”, vol. 19(84), s. 1–5.
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2018d), Który z nich zostanie najgorszym wykresem 2018?, http://smarterpoland.pl/index.php/2018/12/najgorszy-wykres-2018/ (dostęp: 3.04.2019).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2018e), RODO + DALEX, kilka słów o moim referacie na DSS, http://smarterpoland.pl/index.php/2018/05/rodo-dalex-kilka-slow-o-moim-referacie-na-dss/ (dostęp: 2.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2019a), MDP: Model Development Process v. 0.1, https://github.com/ModelOriented/DrWhy/blob/master/images/ModelDevelopmentProcess.pdf (dostęp: 3.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2019b), XAI or DIE, https://www.slideshare.net/PrzemekBiecek/xai-or-die-at-data-science-summit-2019-149824427 (dostęp: 19.05.2020).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław (2020), XAI Stories, https://pbiecek.github.io/xai_stories/ (dostęp: 5.08.2020).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław, Burzykowski Tomasz (2020), Explanatory Model Analysis. Explore, Explain, and Examine Predictive Models. With examples in R and Python, CRC Press, https://pbiecek.github.io/ema/ (dostęp: 19.05.2020).
Zobacz w Google Scholar
Biecek Przemysław, Kosiński Marcin (2017), archivist: An R Package for Managing, Recording and Restoring Data Analysis Results, „Journal of Statistical Software”, vol. 82(11), https://doi.org/10.18637/jss.v082.i11
Zobacz w Google Scholar
Big Data Borat (2013), @BigDataBorat: Data science is statistics on Mac, https://twitter.com/bigdataborat/status/372350993255518208 (dostęp: 19.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Birhane Abeba (2020), Algorithmic Colonization of Africa, „SCRIPT-ed”, vol. 17(2), s. 389–409, https://doi.org/10.2966/scrip.170220.389
Zobacz w Google Scholar
Bivand Roger, Lewin-Koh Nicholas (2019), maptools: Tools for Handling Spatial Objects, https://cran.r-project.org/package=maptools (dostęp: 19.05.2020).
Zobacz w Google Scholar
Bivand Roger, Rundel Colin (2019), rgeos: Interface to Geometry Engine – Open Source (‘GEOS’), https://cran.r-project.org/package=rgeos (dostęp: 19.05.2020).
Zobacz w Google Scholar
Blei David M., Ng Andrew, Jordan Michael I. (2003), Latent dirichlet allocation, „Journal of Machine Learning Research”, no. 3, s. 993–1022, https://dl.acm.org/doi/10.5555/944919.944937
Zobacz w Google Scholar
Blumenkrantz Deena (2018), Slack Workspaces for Data Science, https://medium.com/deena-does-data-science/all-the-slack-workspaces-for-data-science-323380abf8ba (dostęp: 5.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Błaszczak Anita (2016), Specjaliści big data będą wkrótce na wagę złota, „Rzeczpospolita”, 6 września.
Zobacz w Google Scholar
Bobriakov Igor (2017), Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017, https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-15-python-libraries-for-data-science-in-in-2017-ab61b4f9b4a7 (dostęp: 3.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Bomba Radosław (2015), „Simowie” na wspak. Gra „This War of Mine” w perspektywie retoryki proceduralnej, „Wielogłos”, nr 3(25), s. 87–95.
Zobacz w Google Scholar
Bomba Radosław (2017), Bazodanowe interfejsy. Projektowanie interakcji z dużymi zasobami danych kulturowych, „Kultura Popularna”, nr 4(50), s. 64–73, https://www.ceeol.com/content-files/document-598587.pdf (dostęp: 5.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Bornakke Tobias, Due Brian L. (2018), Big-Thick Blending: A method for mixing analytical insights from big and thick data sources, „Big Data & Society”, vol. 5(1), s. 1–16, https://doi.org/10.1177/2053951718765026
Zobacz w Google Scholar
Borowiecki Łukasz, Mieczkowski Piotr (2019), Map of the Polish AI, Fundacja Digital Poland, Warszawa, https://www.digitalpoland.org/assets/publications/mapa-polskiego-ai/map-of-the-polish-ai-2019-edition-i-report.pdf (dostęp: 22.04.2019).
Zobacz w Google Scholar
Borowik Magdalena, Maśniak Leszek, Kroplewski Robert, Romaniec Hubert (2018), Gospodarka oparta o dane – Przemysł+, Ministerstwo Cyfryzacji Rzeczypospolitej Polskiej, Warszawa, https://www.gov.pl/cyfryzacja/gospodarka-oparta-o-dane-przemysl- (dostęp: 2.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Botsman Rachel (2017), Big data meets Big Brother as China moves to rate its citizens, http://www.wired.co.uk/article/chinese-government-social-credit-score-privacy-invasion (dostęp: 18.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Bowker Geoffrey C., Latour Bruno (1987), A Booming Discipline Short of Discipline: (Social) Studies of Science in France, „Social Studies of Science”, no. 17, s. 715–748.
Zobacz w Google Scholar
Boyd Danah (b.d.), what’s in a name? – danah michele boyd, http://www.danah.org/name.html (dostęp: 11.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Boyd Danah, Crawford Kate (2011), Six Provocations for Big Data, „SSRN Electronic Journal”, https://doi.org/10.2139/ssrn.1926431
Zobacz w Google Scholar
Boyd Danah, Crawford Kate (2012) Critical questions for big data, „Information, Communication & Society”, vol. 15(5), s. 662–679, https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878
Zobacz w Google Scholar
Brackenbury Will, Liu Rui, Mondal Mainack, Elmore Aaron J., Ur Blase, Chard Kyle, Franklin Michael J. (2018), Draining the Data Swamp, [w:] Proceedings of the Workshop on Human-In-the-Loop Data Analytics – HILDA’18. New York, ACM Press, New York, s. 1–7.
Zobacz w Google Scholar
Breda Thomas, Napp Clotilde (2019), Girls’ comparative advantage in reading can largely explain the gender gap in math-related fields, „Proceedings of the National Academy of Sciences”, vol. 116(31), s. 15435–15440, https://doi.org/10.1073/pnas.1905779116
Zobacz w Google Scholar
Breiman Leo (2001), Statistical Modeling: The Two Cultures, „Statistical Science”, vol. 16(3), s. 199–231, https://www.jstor.org/stable/2676681 (dostęp: 18.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
BrodieG (2018), data.table vs dplyr: can one do something well the other can’t or does poorly?, https://stackoverflow.com/questions/21435339/data-table-vs-dplyr-can-one-do-something-well-the-other-cant-or-does-poorly/27840349#27840349 (dostęp: 5.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Broek Elmira van den (2019), Hiring Algorithms : An Ethnography of Fairness in Practice, Fortieth International Conference on Information Systems, Munich.
Zobacz w Google Scholar
Brooks Hannah (2014), Interviews with Data Scientists, „Data Science Weekly”, no. 1 (April).
Zobacz w Google Scholar
Brosz Maciej, Bryda Grzegorz, Siuda Piotr (2017), Od redaktorów: Big Data i CAQDAS a procedury badawcze w polu socjologii jakościowej, „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. XIII, nr 2, s. 6–23.
Zobacz w Google Scholar
Bryan Jennifer (2018), Excuse Me, Do You Have a Moment to Talk About Version Control?, „The American Statistician”, vol. 72(1), s. 20–27, https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1399928
Zobacz w Google Scholar
Bryan Jennifer, Wickham Hadley (2017), Data Science: A Three Ring Circus or a Big Tent?, „Journal of Computational and Graphical Statistics”, vol. 26(4), s. 784–785.
Zobacz w Google Scholar
Bryan Jennifer, Hester Jim, Robinson David, Wickham Hadley (2019), reprex: Prepare Reproducible Example Code via the Clipboard, https://cran.r-project.org/package=reprex (dostęp: 18.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Bryan Jenny (2018), Happy Git and GitHub for the useR, http://happygitwithr.com/ (dostęp: 6.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Brynjolfsson Erik, McAfee Andrew (2015), Wyścig z maszynami. Jak rewolucja cyfrowa napędza innowacje, zwiększa wydajność i w nieodwracalny sposób zmienia rynek pracy, Kurhaus Publishing, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Brzezińska Ana, Przegalińska Aleksandra (2015), Oko w oko z androidem. BINA48: Jestem jak gąbka. Pochłaniam każdą wiedzę, z którą się stykam, http://weekend.gazeta.pl/weekend/1,152121,18816606,oko-w-oko-z-androidem-bina48-jestem-jak-gabka-pochlaniam.html?order=najstarsze&v=1&obxx=18816606#opinions (dostęp: 1.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Brzeziński Tomasz (2018), Lenistwo matką wynalazków, czyli dlaczego nie gram w Kaggle. Wystąpienie na konferencji Data Workshop Club Conf, https://www.youtube.com/watch?v=Y5i05jBhQE8&feature= (dostęp: 14.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Bugalski Piotr (2019), Kurs Raspberry Pi – #8 – praca w konsoli, podstawy Linuksa, https://forbot.pl/blog/kurs-raspberry-pi-praca-w-konsoli-podstawy-linuksa-id23911 (dostęp: 21.10.2019).
Zobacz w Google Scholar
Bugnion Pascal (2016), Scala for Data Science, Packt Publishing, Birmingham–Mumbai.
Zobacz w Google Scholar
Buolamwini Joy, Gebru Timnit (2018), Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification, [w:] S.A. Friedler, C. Wilson (red.), Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Trans- parency, vol. 81, PMLR, s. 77–91.
Zobacz w Google Scholar
Burda Katarzyna (2018), Uczłowieczanie komputera, „Newsweek Polska”, 3 kwietnia, s. 64–67.
Zobacz w Google Scholar
Burrell Jenna (2016), How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms, „Big Data & Society”, vol. 3(1), https://doi.org/10.1177/2053951715622512
Zobacz w Google Scholar
Burtch Linda (2014), Tell Your Kids to Be Data Scientists, Not Doctors, https://www.wired.com/insights/2014/06/tell-kids-data-scientists-doctors/ (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Burtch Linda (2018), The Burtch Works Study. Salaries of Data Scientists, Burth Works Recruiting, Evanston, https://www.burtchworks.com/wp-content/uploads/2018/05/Burtch-Works-Study_DS-2018.pdf (dostęp: 3.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Cadwalladr Carole (2018), ‘I made Steve Bannon’s psychological warfare tool’: meet the data war whistleblower, „The Guardian”, 18 marca, https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/data-war-whistleblower-christopher-wylie-faceook-nix-bannon-trump (dostęp: 5.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Cadwalladr Carole, Graham-Harrison Emma (2018), Facebook and Cambridge Analytica face mounting pressure over data scandal, „The Guardian”, 19 marca, https://www.theguardian.com/news/2018/mar/18/cambridge-analytica-and-facebook-accused-of-misleading-mps-over-data-breach (dostęp: 22.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Campbell Heidi A., Pastina Antonio C. (2010), How the IPhone became divine: New media, religion and the intertextual circulation of meaning, „New Media and Society”, vol. 12(7), s. 1191–1207, https://doi.org/10.1177/1461444810362204
Zobacz w Google Scholar
Canton James (2016), From Big Data to Artificial Intelligence: The Next Digital Disruption, https://www.huffingtonpost.com/james-canton/from-big-data-to-artifici_b_10817892.html (dostęp: 12.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Cao Longbing (2017a), Data Science: A Comperhensive Overview, „ACM Computing Surveys”, vol. 50(3), s. 1–42, https://doi.org/10.1145/3076253
Zobacz w Google Scholar
Cao Longbing (2017b), Data science: challenges and directions, „Communications of the ACM”, vol. 60(8), s. 59–68, https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3015456
Zobacz w Google Scholar
Carneiro Tiago, Medeiros Da Nobrega Raul Victor, Nepomuceno Thiago, Bian Gui-Bin, De Albuquerque Victor Hugo C., Pedrosa Reboucas Filho Pedro (2018), Performance Analysis of Google Colaboratory as a Tool for Accelerating Deep Learning Applications, „IEEE Access”, no. 6, s. 61677–61685, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2874767
Zobacz w Google Scholar
Caro Daniel H., Biecek Przemysław (2017), intsvy: An R Package for Analyzing International Large-Scale Assessment Data, „Journal of Statistical Software”, vol. 81(7), s. 1–44, https://doi.org/10.18637/jss.v081.i07
Zobacz w Google Scholar
Casas Pablo (2018), Data Science Live Book: An intuitive and practical approach to data analysis, data preparation and machine learning, suitable for all ages!, https://livebook.datascienceheroes.com/ (dostęp: 22.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Cass Stephen (2016), Linux at 25 Q&A with Linus Torvalds, https://spectrum.ieee.org/computing/software/linux-at-25-qa-with-linus-torvalds (dostęp: 24.10.2019).
Zobacz w Google Scholar
Centre for the New Economy and Society (2018), The Future of Jobs Report 2018 Insight Report Centre for the New Economy and Society, Geneva.
Zobacz w Google Scholar
Cerf Vint (2007), An Information Avalanche, „IEEE Computer”, vol. 40, no. 1, s. 104–105.
Zobacz w Google Scholar
Ceri Stefano (2018), On the role of statistics in the era of big data: A computer science perspective, „Statistics & Probability Letters”, no. 136, s. 68–72, https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.02.019
Zobacz w Google Scholar
ChallengeRocket.com (2018), Warsaw AI Hackathon at Google Campus Warsaw, https://challengerocket.com/warsaw-artificial-intelligence-hackathon-google-campus-warsaw (dostęp: 25.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Chang Emily (2018), Brotopia: Breaking up the Boys’ Club of Silicon Valley, Portfolio/Penguin, New York.
Zobacz w Google Scholar
Chang Fay, Dean Jeffrey, Ghemawat Sanjay, Hsieh Wilson C., Wallach Deborah A., Burrows Mike, Chandra Tushar, Fikes Andrew, Gruber Robert E. (2006), Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data, [w:] 7th {USENIX} Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI), s. 205–218, https://research.google/pubs/pub27898/ (dostęp: 22.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Chang Ray M., Kauffman Robert J., Kwon YoungOk (2014), Understanding the paradigm shift to computational social science in the presence of big data, „Decision Support Systems”, no. 63, s. 67–80, https://doi.org/10.1016/J.DSS.2013.08.008
Zobacz w Google Scholar
Chang Robert (2015), Doing Data Science at Twitter. A reflection of my two year Journey so far. Sample size N = 1, https://medium.com/@rchang/my-two-year-journey-as-a-data-scientist-at-twitter-f0c13298aee6 (dostęp: 29.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Chang Winston, Luraschi Javier, Mastny Timothy (2019), profvis: Interactive Visualizations for Profiling R Code, https://cran.r-project.org/package=profvis (dostęp: 22.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Charmaz Kathy (2009), Teoria ugruntowana. Praktyczny przewodnik po analizie jakościowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Charmaz Kathy, Clarke Adele E. (red.) (2013), Grounded Theory and Situational Analysis, Sage, London.
Zobacz w Google Scholar
Chemaly Soraya, Buni Catherine (2016), The secret rules of the internet, https://www.theverge.com/2016/4/13/11387934/internet-moderator-history-youtube-facebook-reddit-censorship-free-speech (dostęp: 5.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Chen Catherine, Jiang Haoqiang (2018), Important Skills for Data Scientists in China: Two Delphi Studies, „Journal of Computer Information Systems”, vol. 60(3), s. 287–296, https://doi.org/10.1080/08874417.2018.1472047
Zobacz w Google Scholar
Chen Hao (2010), Comparative Study of C, C++, C# and Java Programming Lan- guages, Vaasa University of Applied Sciences, Vassa.
Zobacz w Google Scholar
Chen Hsinchun, Chiang Roger H.L., Storey Veda C. (2012), Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact, „Management Information Systems Quarterly”, vol. 36(4), s. 1165–1188, http://aisel.aisnet.org/misq/vol36/iss4/16 (dostęp: 22.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Chen Min, Mao Shiwen, Liu Yunhao (2014), Big Data: A Survey, „Mobile Networks and Applications”, vol. 19(2), s. 171–209, https://doi.org/10.1007/s11036-013-0489-0
Zobacz w Google Scholar
Chojnowski Maciej (2020), Biecek: SI? Musimy coś sobie wyjaśnić, https://www.sztucznainteligencja.org.pl/biecek-si-musimy-cos-sobie-wyjasnic/ (dostęp: 26.04.2020).
Zobacz w Google Scholar
Choudhury Tanzeem, Pentl Alex, Pentland Alex (2002), The Sociometer: A Wear- able Device for Understanding Human Networks, https://dam-prod.media.mit.edu/x/files/tech-reports/TR-554.pdf (dostęp: 22.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Chouldechova Alexandra (2017), Fair Prediction with Disparate Impact: A Study of Bias in Recidivism Prediction Instruments, „Big Data”, vol. 5(2), s. 153–163, https://doi.org/10.1089/big.2016.0047
Zobacz w Google Scholar
Ciechanowski Leon, Przegalińska Aleksandra, Magnuski Mikołaj, Gloor Peter (2018), In the shades of the uncanny valley: An experimental study of human–chatbot interaction, „Future Generation Computer Systems”, vol. 92, s. 539–548, https://doi.org/10.1016/J.FUTURE.2018.01.055
Zobacz w Google Scholar
Clark Liat (2012), Google’s Artificial Brain Learns to Find Cat Videos, https://www.wired.com/2012/06/google-x-neural-network/ (dostęp: 21.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Clark Stuart (2014), Artificial intelligence could spell end of human race – Stephen Hawking, „The Guardian”, 2 grudnia https://www.theguardian.com/science/2014/dec/02/stephen-hawking-intel-communication-system-astrophysicist-software-predictive-text-type (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E. (1991), Social Words / Arenas Theory as Organizational Theory, [w:] D.R. Maines (red.), Social Organization and Social Process. Essays in Honor of Anselm Strauss, Aldine de Gruyter, New York, s. 119–158.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E. (2003), Situational Analyses: Grounded Theory Mapping After the Postmodern Turn, „Symbolic Interaction”, vol. 26(4), s. 553–576.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E. (2005), Situational Analysis. Grounded Theory After the Postmodern Turn, Sage, London.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E. (2015), From Grounded Theory to Situational Analysis. What’s New? Why? How?, [w:] A.E. Clarke, C. Friese, R.S. Washburn (red.), Situational Analysis in Practice. Mapping Research with Grounded Theory, Left Coast Press Inc., Walnut Creek, s. 84–118.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E., Casper Monica J. (1996), From Simple Technology to Complex Arena: Classification of Pap Smears, 1917–90, „Medical Anthropology Quarterly”, vol. 10(4), s. 601–623, https://doi.org/10.1525/maq.1996.10.4.02a00120
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E., Friese Carrie (2007), Situational Analysis: Going Beyond Traditional Grounded Theory, [w:] K. Charmaz, A. Bryant (red.), Handbook of Grounded Theory, Sage, London, s. 694–743.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E., Star Susan Leigh (2008), The Social Worlds Framework: A Theory/Method Package, [w:] Edward J. Hackett, O. Amsterdamska, M. Lynch, J. Wajcman (red.), The Handbook of Science and Technology Studies, The MIT Press, Cambridge–London, s. 113–158.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E., Friese Carrie, Washburn Rachel S. (2015), Introducing Situational Analysis, [w:] A.E. Clarke, C. Friese, R.S. Washburn (red.), Situational Analysis in Practice. Mapping Research with Grounded Theory, Left Coast Press Inc., Walnut Creek, s. 11–75.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Adele E., Friese Carrie, Washburn Rachel S. (2017), Situational Analysis: Grounded Theory After the Interpretive Turn, Sage, Los Angeles.
Zobacz w Google Scholar
Clarke Peter (2012), Google neural network teaches itself to identify cats, https://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1266579 (dostęp: 21.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Class Central (2018), Data Science Courses, https://www.class-central.com/subject/data-science (dostęp: 21.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Cleveland William S. (2001), Data Science: an Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics, „International Statistical Review”, vol. 69(1), s. 21–26, https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2001.tb00477.x
Zobacz w Google Scholar
Codd Edgar F. (1970), A relational model of data for large shared data banks, „Communications of the ACM”, vol. 13(6), s. 377–387, https://doi.org/10.1145/362384.362685
Zobacz w Google Scholar
Collobert Ronan, Farabet Clement, Kavukcuoglu Koray, Chintala Soumith (2019), What is Torch?, http://torch.ch/ (dostęp: 15.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Conway Drew (2010), The Data Science Venn Diagram, http://www.dataists.com/2010/09/the-data-science-venn-diagram/ (dostęp: 18.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Conway Drew (2014), Data science through the lens of social science, „Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining – KDD ’14”, https://doi.org/10.1145/2623330.2630824
Zobacz w Google Scholar
Cook Gary, Lee Jude, Kong Ada, Deans John, Johnson Brian, Jardim Elizabeth (2017), Clicking Clean: Who Is Winning the Race To Build a Green Internet?, Greenpeace Inc., https://storage.googleapis.com/planet4-international-stateless/2017/01/35f0ac1a-clickclean2016-hires.pdf (dostęp: 15.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Courtland Rachel (2018), Bias detectives: the researchers striving to make algorithms fair, „Nature”, vol. 558(7710), s. 357–360, https://doi.org/10.1038/d41586-018-05469-3
Zobacz w Google Scholar
Crain Matthew (2018), The limits of transparency: Data brokers and commodification, „New Media and Society”, vol. 20(1), https://doi.org/10.1177/1461444816657096
Zobacz w Google Scholar
Crawford Kate (2021), Atlas of AI: power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence, Yale University Press, New Haven.
Zobacz w Google Scholar
Crawford Kate, West Sarah Myers, Whittaker Meredith (2019), Discriminating Systems: Gender, Race and Power in AI, AI Now Institute, New York, https://ainowinstitute.org/discriminatingsystems.pdf (dostęp: 15.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Crawford Kate, Whittaker Meredith, Dobbe Roel, Fried Genevieve, Kaziunas Elizabeth, Mathur Varoon, West Sarah M., Richardson Rashida, Schultz Jason, Schwartz Oscar (2018), AI Now Report 2018, AI Now Institute, New York, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2018_Report.pdf (dostęp: 15.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Creemers Rogier (2015), Planning Outline for the Construction of a Social Credit System (2014–2020), https://chinacopyrightandmedia.wordpress.com/2014/06/14/planning-outline-for-the-construction-of-a-social-credit-system-2014-2020/ (dostęp: 21.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
CrowdFlower (2017), 2017 Data Scientist Report, https://visit.crowdflower.com/rs/416-ZBE-142/images/data-scientist-report-dec.pdf?mkt_tok=eyJpIjoiWXpNek5EQmtNalJsTkdWayIsInQiOiJPb29MV2JJdU81alRhbGh6OUVWcmt2UWpibXJ3cG5pSlFrNUxlVUdwT2hna1VOOU5Gd2tMU3ZEWmhoTVVmVHRXNWFhMFM4eTI1dDJwbWRJczVoTVlnRjFkQjl4ekNmT (dostęp: 11.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
CS Department Toronto University (b.d.), Geoffrey E. Hinton – Home Page, http://www.cs.toronto.edu/~hinton/ (dostęp: 29.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Cukier Kenneth, Mayer-Schönberger Victor (2014), Big Data. Rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie, Wydawnictwo MT Biznes, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Culkin John M. (1967), A Shoolman’s Guide to Marshall McLuhan, „The Saturday Review”, 18 marca, s. 51–53, 70–72.
Zobacz w Google Scholar
Cyfryzacja KPRM (b.d.), Robert Kroplewski, https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/robert-kroplewski1 (dostęp: 6.08.2020).
Zobacz w Google Scholar
Czapska Martyna (2018), RODO a sztuczna inteligencja, http://lexrobotica.pl/2018/05/25/rodo-a-sztuczna-inteligencja/ (dostęp: 10.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Czarnocka-Cieciura Marta, Migdał Piotr (2015), TagOverflow, https://github.com/stared/tagoverflow (dostęp: 9.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Czarnowski Ireneusz, Krawiec Krzysztof, Mańdziuk Jacek, Stefanowski Jerzy (2018), Raport z pierwszego Zjazdu Polskiego Porozumienia na Rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji, PP-RAI, Poznań, https://pp-rai.cs.put.poznan.pl/pp-rai-2018-raport.pdf (dostęp: 6.08.2020).
Zobacz w Google Scholar
Czubkowska Sylwia (2018), Dane, kłamstwa i wybory: Facebook wybiera Ci prezydenta, „Gazeta Wyborcza”, 24 marca.
Zobacz w Google Scholar
Ćwiklak Dariusz (2017), Wielki Brat szepcze do ciebie, „Newsweek Polska”, 26 czerwca, s. 73–75.
Zobacz w Google Scholar
Dalton Craig M., Taylor Linnet, Thatcher Jim (2016), Critical Data Studies: A dialog on data and space, „Big Data & Society”, vol. 3(1), https://doi.org/10.1177/2053951716648346
Zobacz w Google Scholar
Dar Pranav (2018), Python or R? Hadley Wickham and Wes McKinney are Building Platform Independent Libraries!, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/python-and-r-are-joining-hands-to-eliminate-platform-dependency/ (dostęp: 9.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Darmach Krystian (2017), Autoetnografia 2.0, „Kultura i Społeczeństwo”, nr 3(LXI), s. 87–101.
Zobacz w Google Scholar
Data & Society (2018), Data & Society Research Institute, https://datasociety.net/ (dostęp: 30.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
DataCamp (2018), DataCamp Scholarship for Women and Gender Minorities Application Form 2018, https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScPBQuNDqucnpQoMUhFAKcpFSXYskb_zWr5k8Uy3pPB6o0Uag/viewform (dostęp: 10.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Data Science Association (2020), Data Science Code of Professional Conduct, http://datascienceassn.org/code-of-conduct.html (dostęp: 2.08.2020).
Zobacz w Google Scholar
Data Science Warsaw (2018a), Data Science Summit, http://dssconf.pl/ (dostęp: 30.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Data Science Warsaw (2018b), Data Science Warsaw (Warszawa, Polska) | Meetup, https://www.meetup.com/pl-PL/Data-Science-Warsaw/ (dostęp: 19.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Davenport Thomas H., Patil D.J. (2012), Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, „Harvard Business Review”, https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century (dostęp: 30.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Davidson James, Livingston Blake, Sampath Dasarathi, Liebald Benjamin, Liu Junning, Nandy Palash, Van Vleet Taylor, Gargi Ullas, Gupta Sujoy, He Yu, Lambert Mike (2010), The YouTube video recommendation system, [w:] Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems – RecSys ’10. New York, ACM Press, New York, s. 293–296, https://dl.acm.org/doi/10.1145/1864708.1864770
Zobacz w Google Scholar
Delapenha Lauren (2017), 42 Essential Quotes by Data Science Thought Leaders, https://www.kdnuggets.com/2017/05/42-essential-quotes-data-science-thought-leaders.html (dostęp: 6.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Denyer Simon (2016), China’s plan to organize its society relies on ‘big data’ to rate everyone, „The Washington Post”, 22 października.
Zobacz w Google Scholar
Deptuła Jacek (2018), Facebook dobrze wie, kto i jak będzie głosował, „Dziennik Łódzki”, 21 marca.
Zobacz w Google Scholar
Desai Jules, Watson David, Wang Vincent, Taddeo Mariarosaria, Floridi Luciano (2022), The epistemological foundations of data science: a critical analysis, „SSRN Electronic Journal”, https://doi.org/10.2139/ssrn.4008316
Zobacz w Google Scholar
Devlin Josh (2018), Want a Job in Data? Learn This, https://www.dataquest.io/blog/why-sql-is-the-most-important-language-to-learn (dostęp: 20.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
DeZyre (2015), Data Science Programming: Python vs R, https://www.dezyre.com/article/data-science-programming-python-vs-r/128 (dostęp: 29.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Diaz-Bone Rainer (2013), Situationsanalyse – Strauss meets Foucault?, „Forum Qualitative Sozialforschung”, vol. 14(1), https://doi.org/10.17169/fqs-14.1.1928
Zobacz w Google Scholar
Diebold Francis X. (2012), On the Origin(s) and Development of “Big Data”: The Phenomenon, the Term, and the Discipline, http://www.ssc.upenn.edu/~fdiebold/papers/paper112/Diebold_Big_Data.pdf (dostęp: 29.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Dijck José van (2014), Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology, „Surveillance and Society”, vol. 12(2), s. 197–208, https://doi.org/10.24908/ss.v12i2.4776
Zobacz w Google Scholar
dimlakgorkehgz (2019), GUIs to save from typing R code, https://alternativeto.net/list/2063/guis-to-save-from-typing-r-code/ (dostęp: 11.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Dixon James (2010), Pentaho, Hadoop, and Data Lakes, https://jamesdixon.wordpress.com/2010/10/14/pentaho-hadoop-and-data-lakes/ (dostęp: 14.08.2019).
Zobacz w Google Scholar
Dodge David (2018), 5 Reasons Python Programming is Perfect for Kids, https://codakid.com/5-reasons-python-programming-is-perfect-for-kids/ (dostęp: 20.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Donoho David (2015), 50 Years of Data Science, „Journal of Computational and Graphical Statistics”, vol. 26(4), s. 745–766, https://doi.org/10.1080/10618600.2017.1384734
Zobacz w Google Scholar
Dopierała Renata (2013), Prywatność w perspektywie zmiany społecznej, Zakład Wydawniczy NOMOS, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Drabas Tomasz, Lee Denny, Karau Holden (2017), Learning PySpark, Packt Publishing, Birmingham.
Zobacz w Google Scholar
Draper Nora (2017), Fail Fast: The Value of Studying Unsuccessful Technology Companies, „Media Industries Journal”, vol. 4(1), https://doi.org/10.3998/mij.15031809.0004.101
Zobacz w Google Scholar
Drejewicz Szymon (2017), Podcast Data Science po polsku, https://soundcloud.com/szymon-drejewicz-184766256 (dostęp: 20.06.2017).
Zobacz w Google Scholar
Drury Benjamin J., Oliver Siy John, Cheryan Sapna (2011), When Do Female Role Models Benefit Women? The Importance of Differentiating Recruitment From Retention in STEM, „Psychological Inquiry”, vol. 22(4), s. 265–269, https://doi.org/10.1080/1047840X.2011.620935
Zobacz w Google Scholar
Dubrow Joshua Kjerulf, Tomescu-Dubrow Irina (2016), The rise of cross-national survey data harmonization in the social sciences: emergence of an interdisciplinary methodological field, „Quality & Quantity”, vol. 50(4), s. 1449–1467, https://doi.org/10.1007/s11135-015-0215-z
Zobacz w Google Scholar
Dunn Jeff (2016), We put Siri, Alexa, Google Assistant, and Cortana through a marathon of tests to see who’s winning the virtual assistant race – here’s what we found, https://www.businessinsider.com/siri-vs-google-assistant-cortana-alexa-2016-11?IR=T#how-do-i-say-where-is-the-library-in-spanish-38 (dostęp: 10.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Dutcher Jennifer (2014), Big Data Isn’t a Concept – It’s a Problem to Solve, https://datascience.berkeley.edu/what-is-big-data/ (dostęp: 9.12.2016).
Zobacz w Google Scholar
Dwoskin Elizabeth, Harwell Drew, Timberg Craig (2018), Facebook had a closer relationship than it disclosed with the academic it called a liar, https://www.washingtonpost.com/business/economy/facebook-had-a-closer-relationship-than-it-disclosed-with-the-academic-it-called-a-liar/2018/03/22/ca0570cc-2df9-11e8-8688-e053ba58f1e4_story.html?amp;utm_term=.e288973a7f9b&noredirect=on&utm_term=.a21d2a1e8 (dostęp: 6.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Dyk David van, Fuentes Montse, Jordan Michael I., Newton Michael, Ray Bonnie K., Lang Duncan T., Wickham Hadley (2015), ASA Statement on the Role of Statistics in Data Science, http://magazine.amstat.org/blog/2015/10/01/asa-statement-on-the-role-of-statistics-in-data-science/ (dostęp: 7.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Dzieciątko Mariusz, Spinczyk Dominik (2016), Text mining. Metodyka, narzędzia, zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Eagle Nathan (2005), Machine Perception and Learning of Complex Social Systems, praca doktorska, Massachusetts Institute of Technology, https://www.media.mit.edu/publications/machine-perception-and-learning-of-complex-social-systems/ (dostęp: 6.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Eagle Nathan, Greene Kate (2014), Reality Mining: Using Big Data to Engineer a Better World, The MIT Press, Cambridge–London.
Zobacz w Google Scholar
Eagle Nathan, Pentland Alex (2006), Reality mining: sensing complex social systems, „Journal Personal and Ubiquitous Computing”, vol. 10(4), s. 255–268, https://doi.org/10.1007/s00779-005-0046-3
Zobacz w Google Scholar
Economic Graph Team (2017), LinkedIn’s 2017 U.S. Emerging Jobs Report, https://economicgraph.linkedin.com/research/LinkedIns-2017-US-Emerging-Jobs- Report (dostęp: 7.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Eder Maciej (2013), Mind your corpus: systematic errors in authorship attribution, „Literary and Linguistic Computing”, vol. 28(4), s. 603–614, https://doi.org/10.1093/llc/fqt039
Zobacz w Google Scholar
Eder Maciej (2014), Metody ścisłe w literaturoznawstwie i pułapki pozornego obiektywizmu – przykład stylometrii, „Teksty Drugie”, nr 2, s. 90–105.
Zobacz w Google Scholar
Eder Maciej (2015), Does size matter? Authorship attribution, small samples, big problem, „Digital Scholarship in the Humanities”, vol. 30(2), s. 167–182, https://doi.org/10.1093/llc/fqt066
Zobacz w Google Scholar
Eder Maciej (2017), Visualization in stylometry: Cluster analysis using networks, „Digital Scholarship in the Humanities”, vol. 32(1), s. 50–64, https://doi.org/10.1093/llc/fqv061
Zobacz w Google Scholar
Eder Maciej, Rybicki Jan, Kestemont Mike (2016), Stylometry with R: A Package for Computational Text Analysis, „The R Journal”, vol. 8(1), s. 107–121, https://doi.org/10.32614/RJ-2016-007
Zobacz w Google Scholar
Elish M.C., Boyd Danah (2018), Situating methods in the magic of Big Data and AI, „Communication Monographs”, vol. 85(1), s. 57–80, https://doi.org/10.1080/03637751.2017.1375130
Zobacz w Google Scholar
Elliott Larry (2018), Robots will take our jobs. We’d better plan now, before it’s too late, „The Guardian”, 1 stycznia, https://www.theguardian.com/commentisfree/2018/feb/01/robots-take-our-jobs-amazon-go-seattle (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Exxact (2019), NVIDIA Data Science Workstations, https://www.exxactcorp.com/NVIDIA-Data-Science-Workstations (dostęp: 12.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Facebook (2018), Yann LeCun – Facebook Research, https://research.fb.com/people/lecun-yann/ (dostęp: 23.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Feinberg Donald (2017), Data Lake, Big Data, NoSQL – The Good, The Bad and The Ugly, https://blogs.gartner.com/donald-feinberg/2017/07/29/oh-terms-use-technology-need-new-hype/ (dostęp: 6.08.2019).
Zobacz w Google Scholar
Ferrucci David, Brown Eric, Chu-Carroll Jennifer, Fan James, Gondek David, Kalyanpur Aditya A., Lally Adam, Murdock J. William, Nyberg Eric, Prager John, Schlaefer Nico, Welty Chris (2010), Building Watson: An Overview of the DeepQA Project, „AI Magazine”, vol. 31(3), s. 59–79, https://doi.org/10.1609/aimag.v31i3.2303
Zobacz w Google Scholar
Feuerstein Steven (1996), Advanced Oracle PL/SQL Programming with Packages, O’Reilly & Associates, Inc., Sebastopol.
Zobacz w Google Scholar
Fierro Miguel, Salvaris Mathew, Wu Tao (2017), Lessons Learned From Benchmarking Fast Machine Learning Algorithms, https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2017/07/25/lessons-learned-benchmarking-fast-machine-learning-algorithms/ (dostęp: 15.11.2019).
Zobacz w Google Scholar
Fjeld Jessica, Achten Nele, Hilligoss Hannah, Nagy Adam Chistopher, Srikumar Madhulika (2020), Principled Artificial Intelligence: Mapping Consensus in Ethical and Rights-based Approaches to Principles for AI, „SSRN Electronic Journal”, https://ssrn.com/abstract=3518482 (dostęp: 6.08.2020).
Zobacz w Google Scholar
Floridi Luciano (2012), Big Data and Their Epistemological Challenge, „Philosophy & Technology”, vol. 25(4), s. 435–437, https://doi.org/10.1007/s13347-012-0093-4
Zobacz w Google Scholar
Foreman John W. (2017), Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy, Wydawnictwo Helion, Gliwice.
Zobacz w Google Scholar
Formulated.by (2018), 15 Data Science Slack Communities to Join, https://towardsdatascience.com/15-data-science-slack-communities-to-join-8fac301bd6ce (dostęp: 5.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Fox John (2009), Aspects of the Social Organization and Trajectory of the R Project, „The R Journal”, no. 1 (December), s. 5–13.
Zobacz w Google Scholar
Fox John, Leanage Allison (2016), R and the Journal of Statistical Software, „Journal of Statistical Software”, vol. 73(2), s. 1–13, https://doi.org/10.18637/jss.v073.i02
Zobacz w Google Scholar
Franceschi-Bicchierai Lorenzo (2018), Why We’re Not Calling the Cambridge Analytica Story a ‘Data Breach’, https://motherboard.vice.com/en_us/article/3kjzvk/facebook-cambridge-analytica-not-a-data-breach (dostęp: 5.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Freeman Linton C. (2014), The Development of Social Network Analysis – with an Emphasis on Recent Events, [w:] The SAGE Handbook of Social Network Analysis, Sage Publications Ltd., London, s. 26–39.
Zobacz w Google Scholar
Frenken Koen, Schor Juliet (2017), Putting the sharing economy into perspective, „Environmental Innovation and Societal Transitions”, vol. 23, s. 3–10, https://doi.org/10.1016/j.eist.2017.01.003
Zobacz w Google Scholar
Frey Carl Benedikt, Osborne Michael A. (2017), The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?, „Technological Forecasting and Social Change”, vol. 114(1), s. 254–280, https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
Zobacz w Google Scholar
Friedman Batya, Nissenbaum Helen (1996), Bias in computer systems, „ACM Transactions on Information Systems”, vol. 14(3), s. 330–347, https://doi.org/10.1145/230538.230561
Zobacz w Google Scholar
Fuller Abby (2019), On Soft Talks and Being Technical – talk at Monktoberfest 2019, https://www.youtube.com/watch?reload=9&v=cDgi4oaoIto (dostęp: 30.04.2020).
Zobacz w Google Scholar
Fundacja Panoptykon (2019), Prawo do wyjaśnienia w pytaniach i odpowiedziach, https://panoptykon.org/prawo-do-wyjasnienia (dostęp: 5.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Future of Life Institute (2017), AI Principles, https://futureoflife.org/ai-principles/ (dostęp: 7.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Fürg Daniel (2017), Curt Simon Harlinghausen: Der kulturelle Wandel findet oftmals nicht statt, https://48forward.com/greencircle/curt-simon-harlinghausen/ (dostęp: 27.06.2020).
Zobacz w Google Scholar
Galloway Scott (2018), Wielka Czwórka. Ukryte DNA: Amazon, Apple, Facebook i Google, Dom Wydawniczy Rebis, Poznań.
Zobacz w Google Scholar
Gandomi Amir, Haider Murtaza (2015), Beyond the hype: Big data concepts, meth- ods, and analytics, „International Journal of Information Management”, vol. 35(2), s. 137–144, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007
Zobacz w Google Scholar
Gardner Dan (2012), Introduction, [w:] R. Smolan, J. Erwitt (red.), The human face of big data, Against All Odds Productions, Sausalito, s. 14–15.
Zobacz w Google Scholar
Garner Bennett (2018), Why I Code in Python, https://medium.com/@BennettGarner/why-i-code-in-python-a1e4012eb859 (dostęp: 24.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Gągolewski Marek (2016), Programowanie w języku R. Analiza danych. Obliczenia. Symulacje, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Gągolewski Marek, Bartoszuk Maciej, Cena Anna (2016), Przetwarzanie i analiza danych w języku Python, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Gershon Ilana (2011), Neoliberal Agency, „Current Anthropology”, vol. 52(4), s. 537–555, https://doi.org/10.1086/660866
Zobacz w Google Scholar
Gersz Aleksandra (2018), Wyciek danych z Facebooka wpłynął na wybory w Polsce?, „Dziennik Łódzki”, 21 marca.
Zobacz w Google Scholar
Główny Urząd Statystyczny (2019), Jak zapytać o dane, https://stat.gov.pl/pytania-i-zamowienia/jak-zamowic-dane/ (dostęp: 6.08.2019).
Zobacz w Google Scholar
Gogoi Namrata (2019), How to Use AI Camera Features on Any Android Phone, https://www.guidingtech.com/ai-camera-features-android-phone/ (dostęp: 10.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Gogołek Włodzimierz (2016), Rafinacja dużej skali zasobów sieciowych – Big Data. Dziennikarskie źródło informacji, „Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa”, nr 7(798), s. 12–18.
Zobacz w Google Scholar
Goldstein Ira (2019), What ! No GUI ? – Teaching A Text Based Command Line Oriented Introduction to Computer Science Course, „Information Systems Education Journal”, no. 17(February), s. 40–48.
Zobacz w Google Scholar
Gontarz Andrzej (2019), Rynek pracy. Od BigData i AI do BI, „Enterprise Software Review”, https://bigdatatechwarsaw.eu/report-job-market-for-data-professionals-from-big-data-and-ai-to-bi/ (dostęp: 6.11.2019).
Zobacz w Google Scholar
Goodfellow Ian, Bengio Yoshua, Courville Aaron (2016), Deep Learning, http://www.deeplearningbook.org/ (dostęp: 5.11.2017).
Zobacz w Google Scholar
Google (2012), Google’s R Style Guide, https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml (dostęp: 5.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Google (2018), Peter Norvig – Google AI, https://ai.google/research/people/author205 (dostęp: 22.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Google (2019), Colaboratory – FAQ, https://research.google.com/colaboratory/faq.html (dostęp: 23.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Google Data Center 360° Tour (b.d.), https://www.youtube.com/watch?v=zDAYZU4A3w0 (dostęp: 7.01.2020).
Zobacz w Google Scholar
Google Trends (2020a), Big data, Machine learning, Data science, Artificial intelligence – Explore – Google Trends, https://trends.google.com/trends/explore?date=2008-01-012020-09-30&q=%2Fm%2F0bs2j8q,%2Fm%2F01hyh_,%2Fm%2F0jt3_q3,%2Fm%2F0mkz&hl=en-US (dostęp: 5.10.2020).
Zobacz w Google Scholar
Google Trends (2020b), Big data, Machine learning, Data science – Explore – Google Trends, https://trends.google.com/trends/explore?date=2008-01-012020-09-30&q=%2Fm%2F0bs2j8q,%2Fm%2F01hyh_,%2Fm%2F0jt3_q3&hl=en-US (dostęp: 5.10.2020).
Zobacz w Google Scholar
Gorecki Jan, Yuan Jiaming (2019), Database-like ops benchmark, https://h2oai.github.io/db-benchmark/index.html (dostęp: 6.05.2019).
Zobacz w Google Scholar
Gostkiewicz Michał (2017), Chiny podłączą 1,3 miliarda ludzi i wielkie firmy do Matrixa. Prawdziwego. Czerwonej pigułki nie będzie, http://weekend.gazeta.pl/weekend/1,152121,22621623,chiny-podlacza-1-3-miliarda-ludzi-i-wielkie-firmy-do-matrixa.html (dostęp: 18.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
Grace Katja, Salvatier John, Dafoe Allan, Zhang Baobao, Evans Owain (2018), When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts, „Journal of Artificial Intelligence Research”, no. 62, s. 729–754
Zobacz w Google Scholar
Granville Vincent (2014), 16 analytic disciplines compared to data science, https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/17-analytic-disciplines-compared (dostęp: 3.01.2017).
Zobacz w Google Scholar
Greene Daniel, Hoffman Anna Lauren, Stark Luke (2019), Better, Nicer, Clearer, Fairer: A Critical Assessment of the Movement for Ethical Artificial Intelligence and Machine Learning, Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Maui.
Zobacz w Google Scholar
Grewal Paul (2018), Suspending Cambridge Analytica and SCL Group From Facebook, https://newsroom.fb.com/news/2018/03/suspending-cambridge-analytica/ (dostęp: 5.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Groen Albin (2019), Maximizing use of the terminal, https://medium.com/@albingroen/maximizing-use-of-the-terminal-9b7b12ab5dd2 (dostęp: 11.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Grolemund Garrett, Wickham Hadley (2011), Dates and Times Made Easy with {lubridate}, „Journal of Statistical Software”, vol. 40(3), s. 1–25.
Zobacz w Google Scholar
Grommé Francisca, Ruppert Evelyn, Cakici Baki (2018), Data Scientists: A new faction of the transnational field of statistics, [w:] H. Knox, D. Nafus (red.), Ethnography for a data-saturated world, Manchester University Press, Manchester, s. 33–61.
Zobacz w Google Scholar
Grush Loren (2015), Google engineer apologizes after Photos app tags two black people as gorillas, https://www.theverge.com/2015/7/1/8880363/google-apologizes-photos-app-tags-two-black-people-gorillas?utm_source=Codecademy (dostęp: 26.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Gualtieri Mike, Carlsson Kjell, Sridharan Srividya, Rerdoni Robert, Yunus Aldila (2018), The Forrester WaveTM: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Solutions, Q3 2018, https://reprints.forrester.com/#/assets/2/1451/RES141374/reports (dostęp: 11.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Gulipalli Pradeep (2019), The Pareto Principle for Data Scientists, https://www.kdnuggets.com/2019/03/pareto-principle-data-scientists.html (dostęp: 15.04.2019).
Zobacz w Google Scholar
Guo Philip J. (2018), Non-Native English Speakers Learning Computer Programming, [w:] Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems – CHI ’18. T. 2018-April, ACM Press, New York, s. 1–14.
Zobacz w Google Scholar
Gutierrez Sebastian (2014), Data Scientists at Work: Sexy Scientists Wrangling Data And Begetting New Industries, Appres, Berkeley.
Zobacz w Google Scholar
Hale Jeff (2018), The Most in Demand Skills for Data Scientists, https://towardsdatascience.com/the-most-in-demand-skills-for-data-scientists-4a4a8db896db (dostęp: 25.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Halevy Alon, Norvig Peter, Pereira Fernando (2009), The Unreasonable Effectiveness of Data, „IEEE Intelligent Systems”, vol. 24(2), s. 8–12, https://doi.org/10.1109/MIS.2009.36
Zobacz w Google Scholar
Hałas Elżbieta (2006), Interakcjonizm symboliczny, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Hamideh (2015), Do data scientists use Excel?, https://datascience.stackexchange.com/questions/5443/do-data-scientists-use-excel (dostęp: 4.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Hansen Steven (2017), How Big Data Is Empowering AI and Machine Learning?, https://hackernoon.com/how-big-data-is-empowering-ai-and-machine-learning-4e93a1004c8f (dostęp: 13.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Harari Yuval Noah (2017), Homo Deus: A Brief History of Tomorrow, Vintage, London.
Zobacz w Google Scholar
Harari Yuval Noah (2018), 21 lekcji na 21 wiek, Wydawnictwo Literackie, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Haratyk Karol, Biały Kamila, Gońda Marcin (2017), Biographical meanings of work: the case of a Polish freelancer, „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. XIII, nr 4, s. 136–159, https://doi.org/10.18778/1733-8069.13.4.08
Zobacz w Google Scholar
Harper Norma Wynn, Daane C.J. (1998), Causes and Reduction of Math Anx- iety in Preservice Elementary Teachers, „Action in Teacher Education”, vol. 19(4), s. 29–38, https://doi.org/10.1080/01626620.1998.10462889
Zobacz w Google Scholar
Harris Harlan D., Murphy Sean Patric, Vaisman Marck (2013), Analyzing The Analyzers: An Introspective Survey of Data Scientists and Their Work, O’Reilly, Beijing–Cambridge.
Zobacz w Google Scholar
Harris Jonathan (2012), Data Driven, [w:] R. Smolan, J. Erwitt (red.), The human face of big data, Against All Odds Productions, Sausalito, s. 200–203.
Zobacz w Google Scholar
Hatalska Natalia (2021), Wiek paradoksów: czy technologia nas ocali?, Wydawnictwo Znak, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Hatton Celia (2015), China ‘social credit’: Beijing sets up huge system, https://www.bbc.com/news/world-asia-china-34592186 (dostęp: 21.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Henderson Peter, Islam Riashat, Bachman Philip, Pineau Joelle, Precup Doina, Meger David (2017), Deep Reinforcement Learning that Matters, https://arxiv.org/abs/1709.06560 (dostęp: 13.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Henke Nicolaus, Levine Jordan, Mcinerney Paul (2018), You Don’t Have to Be a Data Scientist to Fill This Must- Have Analytics Role, „Harvard Business Review”, 5 lutego, https://hbr.org/2018/02/you-dont-have-to-be-a-data-scientist-to-fill-this-must-have-analytics-role (dostęp: 20.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Hill Kashmir (2012), How Target Figured Out A Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Did, „Forbes”, 16 lutego, https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/#6d733aa66668 (dostęp: 2.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Hu Jane C. (2018), So you think being called NIPS SUX? Here’s how organizations handle unfortunate acronyms, https://qz.com/1437829/from-isis-to-nips-how-organizations-handle-unfortunate-acronyms/ (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Huet Ellen (2016), The Humans Hiding Behind the Chatbots, https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-04-18/the-humans-hiding-behind-the-chatbots (dostęp: 6.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Hughes Phil (1999), An Interview with Guido van Rossum, „Linux Journal”, http://web.archive.org/web/20160310004241/http://www.linuxjournal.com/article/5028 (dostęp: 16.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Hunter John D. (2007), Matplotlib: A 2D Graphics Environment, „Computing in Science & Engineering”, vol. 9(3), s. 90–95, https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55
Zobacz w Google Scholar
Hunter John D., Droettboom Michael (2012), matplotlib, [w:] A. Brown, G. Wilson (red.), The Architecture of Open Source Applications, Volume II: Structure, Scale, and a Few More Fearless Hacks, http://aosabook.org/en/matplotlib.html (dostęp: 6.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Hyndman Rob (2014), Am I a data scientist?, https://robjhyndman.com/hyndsight/am-i-a-data-scientist/ (dostęp: 5.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ierusalimschy Roberto, Celes Waldemar, Figueiredo Luiz Henrique de (2019), Lua, https://www.lua.org/ (dostęp: 15.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Ihaka Ross, Gentleman Robert (1996), R: A Language for Data Analysis and Graphics, „Journal of Computational and Graphical Statistics”, vol. 5(3), s. 299–314, https://doi.org/10.2307/1390807
Zobacz w Google Scholar
Inbar Ohad, Tractinsky Noam, Meyer Joachim (2007), Minimalism in information visualization, [w:] Proceedings of the 14th European conference on Cognitive ergonomics invent! explore! – ECCE ’07. New York, ACM Press, New York, s. 185.
Zobacz w Google Scholar
Is it a job offer for a Data Scientist?, http://smarterpoland.pl/index.php/2017/01/is-it-a-job-offer-for-a-data-scientist/ (dostęp: 21.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Isaak Jim, Hanna Mina J. (2018), User Data Privacy: Facebook, Cambridge Analytica, and Privacy Protection, „Computer”, vol. 51(8), s. 56–59, https://doi.org/10.1109/MC.2018.3191268
Zobacz w Google Scholar
Ismail Nur Amie, Abidin Wardah Zainal (2016), Data Scientist Skills, „IOSR Journal of Mobile Computing & Application”, vol. 03(04), s. 52–61, https://doi.org/10.9790/0050-03045261
Zobacz w Google Scholar
IT Central Station (2019), Data Science Platforms: Buyer’s Guide and Reviews, https://www.itcentralstation.com/landing/report-data-science-platforms (dostęp: 16.04.2019).
Zobacz w Google Scholar
Iwasiński Łukasz (2016), Społeczne zagrożenia danetyzacji rzeczywistości, [w:] B. Sosińska-Kalata (red.), Nauka o informacji w okresie zmian. Informatologia i humanistyka cyfrowa, Wydawnictwo SBP, Warszawa, s. 135–146.
Zobacz w Google Scholar
Iwasiński Łukasz (2017), Przyczynek do rozważań nad suwerennością konsumenta w epoce danetyzacji i big data, „Kultura – Historia – Globalizacja”, nr 21, s. 119–133.
Zobacz w Google Scholar
Jackson Michelle (2001), Meritocracy, Education and Occupational Attainment: What Do Employers Really See as Merit?, Working Paper, no. 3, Department of Sociology, University of Oxford, s. 1–24.
Zobacz w Google Scholar
Jacobs Adam (2009), The pathologies of big data, „Communications of the ACM”, vol. 52(8), s. 36–44, https://doi.org/10.1145/1536616.1536632
Zobacz w Google Scholar
Jacyno Małgorzata (2007), Kultura indywidualizmu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Jain Varsha (2018), Luxury: Not for Consumption but Developing Extended Digital Self, „Journal of Human Values”, vol. 24(1), s. 25–38, https://doi.org/10.1177/0971685817733570
Zobacz w Google Scholar
Jarvis Jeremy (2014), @jeremyjarvis: A data scientist is a statistician who lives in San Fransisco, https://twitter.com/jeremyjarvis/status/428848527226437632 (dostęp: 7.12.2017).
Zobacz w Google Scholar
Jemielniak Dariusz (2018), Socjologia 2.0: o potrzebie łączenia big data z etnografią cyfrową, wyzwaniach jakościowej socjologii cyfrowej i systematyzacji pojęć, „Studia Socjologiczne”, nr 2(229), s. 7–29, https://doi.org/10.24425/122461
Zobacz w Google Scholar
Jemielniak Dariusz (2019), Socjologia internetu, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Jemielniak Dariusz (2020), Thick Big Data, Oxford University Press, Oxford.
Zobacz w Google Scholar
Joler Vladan, Crawford Kate (2018), Anatomy of an AI System, https://anatomyof.ai/img/ai-anatomy-publication.pdf (dostęp: 16.04.2019).
Zobacz w Google Scholar
Jolly Eshin (2018), Pymer4: Connecting R and Python for Linear Mixed Modeling, „Journal of Open Source Software”, vol. 3(31), s. 1–3, https://doi.org/10.21105/joss.00862
Zobacz w Google Scholar
Jóźwiak Michał (2019), Grzechomaty i księża-roboty, czyli o… Kościele przyszłości?, https://misyjne.pl/grzechomaty-i-ksieza-roboty-czyli-o-kosciele-przyszlosci/ (dostęp: 26.08.2020).
Zobacz w Google Scholar
Junco Pablo Ruiz (2017), Data Scientist Personas: What Skills Do They Have and How Much Do They Make?, https://www.glassdoor.com/research/data-scientist-personas/ (dostęp: 25.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Jung Alexander (2019), imgaug Documentation. Release 0.2.9, https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/imgaug/latest/imgaug.pdf (dostęp: 27.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Juza Marta (2016), Internet w życiu społecznym – nadzieje, obawy, krytyka, „Studia Socjologiczne”, nr 1(220), s. 199–221.
Zobacz w Google Scholar
Kacperczyk Anna (2007), Badacz i jego poszukiwania w świetle „Analizy Sytuacyjnej” Adele E. Clarke, „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. III, nr 2, s. 5–32.
Zobacz w Google Scholar
Kacperczyk Anna (2011), Obiekt graniczny (Boundary object), [w:] K.T. Konecki, P. Chomczyński (red.), Słownik socjologii jakościowej, Wydawnictwo Difin, Warszawa, s. 192.
Zobacz w Google Scholar
Kacperczyk Anna (2014), Autoetnografia – technika, metoda, nowy paradygmat? O metodologicznym statusie autoetnografii, „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. X, nr 3, s. 32–74.
Zobacz w Google Scholar
Kacperczyk Anna (2016), Społeczne światy. Teoria – empiria – metody badań: na przykładzie społecznego świata wspinaczki, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar
Kacperczyk Anna (2017), Rozum czy emocje? O odmianach autoetnografii oraz epistemologicznych przepaściach i pomostach między nimi, „Kultura i Społeczeństwo”, nr 3(LXI) s. 127–148.
Zobacz w Google Scholar
Kaczorowska-Spychalska Dominika (2019), UŁ komentuje: Sztuczna inteligencja i biznes, https://www.uni.lodz.pl/aktualnosc/szczegoly/ul-komentuje-sztuczna-inteligencja-i-biznes-zwiazek-prawie-doskonaly (dostęp: 4.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Kaggle (2017a), 2017 Kaggle Machine Learning & Data Science Survey, https://www.kaggle.com/kaggle/kaggle-survey-2017 (dostęp: 19.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Kaggle (2017b), 2017: The State of Data Science & Machine Learning, https://www.kaggle.com/surveys/2017 (dostęp: 27.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Kaggle (2018a), 2018 Kaggle Machine Learning & Data Science Survey, https://www.kaggle.com/kaggle/kaggle-survey-2018 (dostęp: 19.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Kaggle (2018b), Kaggle Days, https://www.kaggledays.com/ (dostęp: 25.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Kallenberg Michiel, Petersen Kersten, Nielsen Mads, Ng Andrew, Diao Pengfei, Igel Christian, Vachon Celine M., Holland Katharina, Winkel Rikke Rass, Karssemeijer Nico, Lillholm Martin (2016), Unsupervised Deep Learning Applied to Breast Density Segmentation and Mammographic Risk Scoring, „IEEE Transactions on Medical Imaging”, vol. 35(5), s. 1322–1331, https://doi.org/10.1109/TMI.2016.2532122
Zobacz w Google Scholar
Kane Michael J., Emerson John W., Weston Stephen (2013), Scalable Strategies for Computing with Massive Data, „Journal of Statistical Software”, vol. 55(14), s. 1–19, https://doi.org/10.18637/jss.v055.i14
Zobacz w Google Scholar
Kapur Manu, Rummel Nikol (2012), Productive failure in learning from generation and invention activities, „Instructional Science”, vol. 40(4), s. 645–650, https://doi.org/10.1007/s11251-012-9235-4
Zobacz w Google Scholar
karupakalas (2018), IDE alternatives for R programming (RStudio, IntelliJ IDEA, Eclipse, Visual Studio), https://datascience.stackexchange.com/a/28853 (dostęp: 11.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
KDnuggets (b.d.), About KDnuggets, https://www.kdnuggets.com/about/index.html (dostęp: 5.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Keras (2019), Backend utilities, https://keras.io/backend/ (dostęp: 17.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Ketkar Nikhil (2017), Deep Learning with Python, Apress, Berkeley, https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-2766-4 (dostęp: 11.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Kędzierski Robert (2018), Niepokorni nie mogą nawet jeździć pociągiem. Pierwsze ofiary chińskiego systemu oceny obywateli, http://next.gazeta.pl/next/7,156830,23474436,niepokorni-nie-moga-nawet-jezdzic-pociagiem-pierwsze-ofiary.html (dostęp: 18.06.2018).
Zobacz w Google Scholar
King John, Magoulas Roger (2016), 2016 Data Science Salary Survey, https://www.oreilly.com/radar/2016-data-science-salary-survey-results/ (dostęp: 11.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Kitchin Rob (2014), Big Data, new epistemologies and paradigm shifts, „Big Data & Society”, vol. 1(1), s. 1–12, https://doi.org/10.1177/2053951714528481
Zobacz w Google Scholar
Kling Rob, Gerson Elihu M. (1978), Patterns of Segmentation and Intersection in the Computing World, „Symbolic Interaction”, vol. 1(2), s. 24–43, https://doi.org/10.1525/si.1978.1.2.24
Zobacz w Google Scholar
Knapik Rozalia (2018), Sztuczny Bóg. Wizerunki technologicznej Osobliwości w (pop)kulturze, Instytut Kultury Popularnej, Poznań.
Zobacz w Google Scholar
Knox Hannah, Nafus Dawn (red.) (2018), Ethnography for a data-saturated world, Manchester University Press, Manchester.
Zobacz w Google Scholar
Kobielus James (2017), 7 Ways to Get High-Quality Labeled Training Data at Low Cost, https://www.kdnuggets.com/2017/06/acquiring-quality-labeled-training-data.html (dostęp: 5.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Koch Therese (2018), NIPS AI Conference to Continue Laughing about Nipples at the Expense of Women in Tech, https://medium.com/@therese.koch1/nips-ai-conference-to-continue-laughing-about-nipples-at-the-expense-of-women-in-tech-8c0fa74b1ec4 (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Kodołamacz.pl i Centrum Zarządzania Innowacjami i Transferem Technologii Politechniki Warszawskiej (2017), Zawody Przyszłości #1, http://kodolamacz.pl/zawodyprzyszlosci/ (dostęp: 11.06.2017).
Zobacz w Google Scholar
Koloch Grzegorz, Grobelna Karolina, Zakrzewska-Szlichtyng Karolina, Kamiński Bogumił, Kaszyński Daniel (2017), Intensywność wykorzystania danych w gospodarce a jej rozwój – analiza diagnostyczna, Ministerstwo Cyfryzacji Rzeczypospolitej Polskiej, Warszawa, https://mc.bip.gov.pl/rok-2017/analiza-diagnostyczna-intesywnosc-wykorzystania-danych-w-gospodarce-a-jej-rozwoj.html (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Komisja Europejska (2020), White Paper on Artificial Intelligence – A European approach to excellence and trust, COM(2020) 65 final.
Zobacz w Google Scholar
Komisja Europejska (2021), Wniosek w sprawie rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady ustanawiającego zharmonizowane przepisy dotyczące sztucznej inteligencji (akt w sprawie sztucznej inteligencji) i zmieniającego niektóre akty ustawodawcze Unii, COM(2021) 206 final.
Zobacz w Google Scholar
Komisja Europejska (2022a), Akt o rynkach cyfrowych: gwarancja sprawiedliwych i otwartych rynków cyfrowych, https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/digital-markets-act-ensuring-fair-and-open-digital-markets_en (dostęp: 8.02.2022).
Zobacz w Google Scholar
Komisja Europejska (2022b), Akt o usługach cyfrowych: bezpieczeństwo i odpowiedzialność uczestników interakcji w internecie, https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/digital-services-act-ensuring-safe-and-accountable-online-environment_pl (dostęp: 8.02.2022).
Zobacz w Google Scholar
Komisja Europejska (2022c), Doskonałość i zaufanie do sztucznej inteligencji, https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/excellence-trust-artificial-intelligence_pl (dostęp: 8.02.2022).
Zobacz w Google Scholar
Konecki Krzysztof T. (2000), Studia z metodologii badań jakościowych. Teoria ugruntowana, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Kopf Dan (2015), Hadley Wickham, the Man Who Revolutionized R, https://priceonomics.com/hadley-wickham-the-man-who-revolutionized-r/ (dostęp: 5.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Kotuła Sebastian Dawid (2014), Wstęp do Open Source, Wydawnictwo Stowarzyszenia Bibliotekarzy Polskich, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Kowalski Jaroslaw, Biele Cezary, Krzysztofek Kazimierz (2019), Smart Home Technology as a Creator of a Super-Empowered User, [w:] W. Karwowski, T. Ahram (red.), Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer International Publishing, Cham, s. 175–180, https://doi.org/10.1007/978-3-030-11051-2_27
Zobacz w Google Scholar
Kozinets Robert V. (2003), The Field behind the Screen: Using Netnography for Marketing Research in Online Communities, „Journal of Marketing Research”, vol. 39(1), s. 61–72, https://doi.org/10.1509/jmkr.39.1.61.18935
Zobacz w Google Scholar
Kozyrkov Cassie (2018), Top 10 roles in AI and data science, https://medium.com/hackernoon/top-10-roles-for-your-data-science-team-e7f05d90d961 (dostęp: 23.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Krawczyk Stanisław, Migdał Piotr (2011), Zespół Aspergera, nauki ścisłe i kultura nerdów, „Rocznik Kognitywistyczny”, t. 5, s. 93–101, https://doi.org/10.4467/20843895RK.12.011.0415
Zobacz w Google Scholar
Krawiec Krzysztof (2003), Uczenie maszynowe i sieci neuronowe, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań.
Zobacz w Google Scholar
Kriegel Alex, Trukhnov Boris M. (2011), Discovering SQL: A Hands-On Guide for Beginners, Wrox, Indianapolis.
Zobacz w Google Scholar
Kromme Jeroen (2017), Python & R vs. SPSS & SAS, http://www.theanalyticslab.nl/2017/03/18/python-r-vs-spss-sas/ (dostęp: 26.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Kroplewski Robert, Staniłko Jan, Ciesielski Michał, Flakiewicz Paweł, Jarzewski Andrzej, Kroszczyńska Elżbieta, Lubos Beata, Podgórska Anna, Pukaluk Michał, Pytko Tomasz, Romaniec Hubert, Wancio Agata, Stefaniak Sylwia, Zaczek Agata (2019), Polityka Rozwoju Sztucznej Inteligencji w Polsce na lata 2019–2027, Warszawa, https://www.gov.pl/attachment/0aa51cd5-b934-4bcb-8660-bfecb20ea2a9 (dostęp: 23.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Kross Sean (2021), postcards: Create Beautiful, Simple Personal Websites, https://cran.r-project.org/package=postcards (dostęp: 26.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Krzemiński Ireneusz (1986), Symboliczny interakcjonizm i socjologia, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Krzysztofek Kazimierz (2010), „Fragteracja” złożonych systemów społecznych – kilka pytań i hipotez badawczych, „Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie”, nr 13, s. 30–47.
Zobacz w Google Scholar
Krzysztofek Kazimierz (2011), W stronę maszyn społecznych. Jaka będzie socjologia, której nie znamy?, „Studia Socjologiczne”, nr 2(201), s. 123–145.
Zobacz w Google Scholar
Krzysztofek Kazimierz (2012), Big Data Society. Technologie samozapisu i samopokazu: ku humanistyce cyfrowej, „Transformacje”, nr 1–4(72–75), s. 223–257.
Zobacz w Google Scholar
Krzysztofek Kazimierz (2017), Kierunki ewaluacji technologii cyfrowych w działaniu społecznym. Próba systematyzacji problemu, „Studia Socjologiczne”, nr 1, s. 195–224.
Zobacz w Google Scholar
Krzysztofek Kazimierz (2018), Prévoir – Savoir – Pouvoir, czyli od przewidywania do wiedzy i władzy, „Stan Rzeczy”, nr 14, s. 17–39.
Zobacz w Google Scholar
Kuhn Thomas S. (2001), Struktura rewolucji naukowych, Fundacja Aletheia, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Kulisiewicz Marcin, Kazienko Przemysław, Szymanski Boleslaw K., Michalski Radosław (2018), Entropy Measures of Human Communication Dynamics, „Scientific Reports”, vol. 8(1), 15697, https://doi.org/10.1038/s41598-018-32571-3
Zobacz w Google Scholar
Kuncewicz Łukasz (2019), You’re ready to become a Data Scientist if…, https://www.linkedin.com/posts/kuncewicz_youre-ready-to-become-a-data-scientist-if-activity-6566757953188311040-Ie3C (dostęp: 22.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Kurczewska Joanna (1997), Technokraci i ich świat społeczny, Wydawnictwo Instytutu Filozofii i Socjologii PAN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Kurzweil Ray (2016), Nadchodzi Osobliwość. Kiedy człowiek przekroczy granice biologii, Kurhaus Publishing, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Kuźba Michał, Biecek Przemysław (2020), What Would You Ask the Machine Learning Model? Identification of User Needs for Model Explanations Based on Human-Model Conversations, http://arxiv.org/abs/2002.05674 (dostęp: 26.10.2020).
Zobacz w Google Scholar
Kwiatkowska Agnieszka (2017) „Hańba w Sejmie” – zastosowanie modeli generatywnych do analizy debat parlamentarnych, „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. XIII, nr 2, s. 82–109.
Zobacz w Google Scholar
Kwon Ohbyung, Lee Namyeon, Shin Bongsik (2014), Data quality management, data usage experience and acquisition intention of big data analytics, „International Journal of Information Management”, vol. 34(3), s. 387–394, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.02.002
Zobacz w Google Scholar
Laney Douglas (2001), 3-D data management: Controlling data volume, velocity and variety, http://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf (dostęp: 14.03.2016).
Zobacz w Google Scholar
Lapowsky Issie (2017), What Did Cambridge Analytica Really Do for Trump’s Campaign?, https://www.wired.com/story/what-did-cambridge-analytica-really-do-for-trumps-campaign/ (dostęp: 7.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Lapowsky Issie (2019), How Cambridge Analytica Sparked the Great Privacy Awakening, https://www.wired.com/story/cambridge-analytica-facebook-privacy-awakening/ (dostęp: 17.03.2019).
Zobacz w Google Scholar
Lardinois Frederic (2015), As Kubernetes Hits 1.0, Google Donates Technology To Newly Formed Cloud Native Computing Foundation, https://techcrunch.com/2015/07/21/as-kubernetes-hits-1-0-google-donates-technology-to-newly-formed-cloud-native-computing-foundation-with-ibm-intel-twitter-and-others/ (dostęp: 5.05.2019).
Zobacz w Google Scholar
Larose Daniel T. (2005), Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, John Wiley & Sons, Hoboken.
Zobacz w Google Scholar
Larose Daniel T. (2012), Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Larson Jeff, Mattu Surya, Kirchner Lauren, Angwin Julia (2016), How We Analyzed the COMPAS Recidivism Algorithm, https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm (dostęp: 30.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Lasek Mirosława (2002), Data Mining. Zastosowania w analizach i ocenach klientów bankowych, Oficyna Wydawnicza „Zarządzanie i Finanse”, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Lasek Mirosława (2007), Metody Data Mining w analizowaniu i prognozowaniu kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw: zastosowania SAS Enterprise Miner, Wydawnictwo Difin, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Lassiter Luke Eric (2005), The Chicago Guide to Collaborative Ethnography, The University of Chicago Press, Chicago–London.
Zobacz w Google Scholar
Latour Bruno (2013), Technologia jako utrwalone społeczeństwo, „AVANT. Pismo Awangardy Filozoficzno-Naukowej”, nr 4(1), s. 17–48.
Zobacz w Google Scholar
Lazer David, Pentland Alex, Adamic Lada, Aral Sinan, Barabási Albert-László, Brewer Devon, Christakis Nicholas, Contractor Noshir, Fowler James, Gutmann Myron, Jebara Tony, King Gary, Macy Michael, Roy Deb, Van Alstyne Marshall (2009), Computational Social Science, „Science”, no. 323, s. 721–723.
Zobacz w Google Scholar
Le Quoc V., Ranzato Marc’Aurelio, Monga Rajat, Devin Matthieu, Chen Kai, Corrado Greg S., Dean Jeff, Ng Andrew (2011), Building high-level features using large scale unsupervised learning, http://arxiv.org/abs/1112.6209 (dostęp: 23.02.2020).
Zobacz w Google Scholar
LearnDataSci (2018), Top Data Science Online Courses in 2018, https://www.learndatasci.com/best-data-science-online-courses/ (dostęp: 21.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
LeCun Yann (b.d.), Biographical Sketch, http://yann.lecun.com/ex/bio.html (dostęp: 12.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
LeCun Yann, Bottou Léon, Bengio Yoshua, Haffner Patrick (1998), Gradient-based learning applied to document recognition, „Proceedings of the IEEE”, vol. 86(11), s. 2278–2324, https://doi.org/10.1109/5.726791
Zobacz w Google Scholar
LeCun Yann, Boser B., Denker J.S., Henderson D., Howard R.E., Hubbard W., Jackel L.D. (1989), Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition, „Neural Computation”, vol. 1(4), s. 541–551, https://doi.org/10.1162/neco.1989.1.4.541
Zobacz w Google Scholar
Lee Adrian (2016), Geoffrey Hinton, the ‘godfather’ of deep learning, on AlphaGo, https://www.macleans.ca/society/science/the-meaning-of-alphago-the-ai-program-that-beat-a-go-champ/ (dostęp: 23.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Lee Honglak, Pham Peter, Largman Yan, Ng Andrew (2009), Unsupervised feature learning for audio classification using convolutional deep belief networks, [w:] Y. Bengio, D. Schuurmans, J.D. Lafferty, C.K.I. Williams, A. Culotta (red.), Advances in Neural Information Processing Systems 22, Curran Associates, Inc., Vancouver, s. 1096–1104.
Zobacz w Google Scholar
Leek Jeffrey (2016), How to be a modern scientist, http://leanpub.com/modernscientist (dostęp: 12.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Lerman Rachel, O’Brien Matt (2019), Google’s privacy push gets a mixed reception, „Washington Times”, 8 maja, https://www.washingtontimes.com/news/2019/may/8/googles-privacy-promises-dont-sway-many-experts/ (dostęp: 20.05.2019).
Zobacz w Google Scholar
Levy Steven (2019), Cambridge Analytica, Whistle-Blowers, and Tech’s Dark Appeal, https://www.wired.com/story/cambridge-analytica-whistle-blowers-and-techs-dark-appeal/ (dostęp: 15.10.2019).
Zobacz w Google Scholar
Lewis-Kraus Gideon (2017), Budowniczowie wieży Googel, „Przekrój”, nr 2(3557), s. 151–162.
Zobacz w Google Scholar
Li Jun (2008), Ethical Challenges in Participant Observation: A Reflection on Ethnographic Fieldwork, „The Qualitative Report”, vol. 13(1), s. 100–115.
Zobacz w Google Scholar
Li Michael, Paczuski Paul (2017), Ranked: 15 Python packages for Data Science, http://blog.thedataincubator.com/wp-content/uploads/2017/04/Ranked-15-Python-Packages-for-Data-Science.pdf (dostęp: 20.05.2019).
Zobacz w Google Scholar
Linden Gregory D., Jacobi Jennifer A., Benson Eric A. (2001), Collaborative recommendations using item-to-item similarity mappings, United States Patent US-6266649-B1, https://image-ppubs.uspto.gov/dirsearch-public/print/downloadPdf/6266649 (dostęp: 15.10.2019).
Zobacz w Google Scholar
Lohr Steve (2009), For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics, „The New York Times”, 5 sierpnia, http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html?module=ArrowsNav&contentCollection=Technology&action=keypress®ion=FixedLeft&pgtype=article (dostęp: 15.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
López Gustavo, Quesada Luis, Guerrero Luis A. (2018), Alexa vs. Siri vs. Cortana vs. Google Assistant: A Comparison of Speech-Based Natural User Interfaces BT – Advances in Human Factors and Systems Interaction, [w:] I.L. Nunes (red.), International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics, Springer International Publishing, Cham, s. 241–250.
Zobacz w Google Scholar
Lorenz Chris (2012), If You’re So Smart, Why Are You under Surveillance? Universities, Neoliberalism, and New Public Management, „Critical Inquiry”, vol. 38(3), s. 599–629, https://doi.org/10.1086/664553
Zobacz w Google Scholar
Lorenzi Jean-Herve, Berrebi Mickaël (2019), Przyszłość naszej wolności. Czy należy rozmontować Google’a i kilku innych?, Państwowy Instytut Wydawniczy, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Loukides Mike (2010), What is data science?, https://www.oreilly.com/ideas/what-is-data-science (dostęp: 8.09.2016).
Zobacz w Google Scholar
Lowrie Ian (2016), Caring for Computers: How Russian Data Scientists Refashion Their Laptops, „Anthropology Now”, vol. 8(2), s. 25–33, https://doi.org/10.1080/19428200.2016.1202578
Zobacz w Google Scholar
Lowrie Ian (2017), Algorithmic rationality: Epistemology and efficiency in the data sciences, „Big Data & Society”, vol. 4(1), s. 1–13, https://doi.org/10.1177/2053951717700925
Zobacz w Google Scholar
Lowrie Ian (2018), Becoming a real data scientist. Expertise, flexibility and lifelong learning, [w:] H. Knox, D. Nafus (red.), Ethnography for a data-saturated world, Manchester University Press, Manchester, s. 62–81.
Zobacz w Google Scholar
Lutyński Jan (1974), Uwagi na temat typologii wywiadów, maszynopis.
Zobacz w Google Scholar
Lyotard Jean-François (1997), Kondycja ponowoczesna: raport o stanie wiedzy, Fundacja Aletheia, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Mac Ryan (2018), Cambridge Analytica Data Scientist Aleksandr Kogan Wants You To Know He’s Not A Russian Spy, https://www.buzzfeednews.com/article/ryanmac/facebook-cambridge-analytica-aleksandr-kogan-not-spy (dostęp: 1.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Majek Karol (2020), Polskie blogi o sztucznej inteligencji i analizie danych, https://deepdrive.pl/polskie-blogi-o-sztucznej-inteligencji-i-analizie-danych/ (dostęp: 20.04.2020).
Zobacz w Google Scholar
Mallan Kerry Margaret, Singh Parlo, Giardina Natasha (2010), The challenges of participatory research with ‘tech-savvy’ youth, „Journal of Youth Studies”, vol. 13(2), s. 255–272, https://doi.org/10.1080/13676260903295059
Zobacz w Google Scholar
Manhart Klaus (1996), Artificial Intelligence Modelling: Data Driven and Theory Driven Approaches, [w:] K.G. Troitzsch, U. Mueller, G.N. Gilbert, J.E. Doran (red.), Social Science Micro Simulation, Springer, Berlin, s. 416–431, https://doi.org/10.1007/978-3-662-03261-9_19
Zobacz w Google Scholar
Mannes John (2017), Geofferey Hinton was briefly a Google intern in 2012 be- cause of bureaucracy, https://techcrunch.com/2017/09/14/geoffrey-hinton-was-briefly-a-google-intern-in-2012-because-of-bureaucracy/ (dostęp: 23.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Manyika James, Chui Michael, Brown Brad, Bughin Jacques, Dobbs Richard, Roxburgh Charles, Hung Byers Angela (2011), Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, McKinsey Global Institute, Seattle, https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/big%20data%20the%20next%20frontier%20for%20innovation/mgi_big_data_full_report.pdf (dostęp: 5.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Marcus George E. (1995), Ethnography in/of the World System: The Emergence of Multi-Sited Ethnography, „Annual Review of Anthropology”, no. 24, s. 95–117.
Zobacz w Google Scholar
Marczuk Piotr, Mieczkowski Piotr, Calini Leonardo, Paszcza Bartosz (2019), Iloraz sztucznej inteligencji. Potencjał AI w polskiej gospodarce, Fundacja Digital Poland, Warszawa, https://www.digitalpoland.org/assets/publications/iloraz-sztucznej-inteligencji/iloraz-sztucznej-inteligencji-edycja-2-2019.pdf (dostęp: 23.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Marr Bernard (2016), What Is The Difference Between Artificial Intelligence And Machine Learning?, „Forbes”, 6 grudnia, https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/12/06/what-is-the-difference-between-artificial-intelligence-and-machine-learning/#23890af2742b (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Maslow Abraham H. (1966), The Psychology of Science. A Reconnaissance, Gateway Editions, South Bend.
Zobacz w Google Scholar
Mason Hilary (2010), A Taxonomy of Data Science, http://www.dataists.com/2010/09/a-taxonomy-of-data-science/ (dostęp: 30.07.2018).
Zobacz w Google Scholar
masterindatascience (2018), Top 23 Schools with Data Science Master’s Programs, https://www.mastersindatascience.org/schools/23-great-schools-with-masters-programs-in-data-science/ (dostęp: 21.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Matloff Norman (2017), Norm Matloff’s answer to Will Python take over R?, https://www.quora.com/Will-Python-take-over-R/answer/Norm-Matloff (dostęp: 8.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Matloff Norman (2020), TidyverseSkeptic: An opinionated view of the Tidyverse «dialect» of the R language, https://github.com/matloff/TidyverseSkeptic#readme (dostęp: 23.10.2020).
Zobacz w Google Scholar
Matplotlib (2018), Matplotlib: Python plotting – Matplotlib 3.0.2 documentation, https://matplotlib.org/3.0.2/index.html (dostęp: 16.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
McCarthy John, Minsky Marvin L., Rochester Nathaniel, Shannon Claude E. (1955), Darmouth AI Project Proposal, Darmouth University, Darmouth, http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html (dostęp: 23.10.2020).
Zobacz w Google Scholar
McCulloch Gretchen (2019), Coding Is for Everyone – as Long as You Speak English, https://www.wired.com/story/coding-is-for-everyoneas-long-as-you-speak-english/ (dostęp: 10.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
McKinney Wes (2010), Data Structures for Statistical Computing in Python, [w:] S. van der Walt, J. Millman (red.), Proceedings of the 9th Python in Science Conference, Python in Science Conference, Austin, s. 51–56, https://doi.org/10.25080/MAJORA-92BF1922-00A
Zobacz w Google Scholar
McKinney Wes (2011), pandas: a Foundational Python Library for Data Analysis and Statistics, [w:] PyHPC 2011: Python for High Performance and Scientific Computing, PyHPC, Seattle, https://www.dlr.de/sc/Portaldata/15/Resources/dokumente/pyhpc2011/submissions/pyhpc2011_submission_9.pdf (dostęp: 23.10.2020).
Zobacz w Google Scholar
McKinney Wes (2012), Python for Data Analysis. Data Wrangling With Pandas, NumPy, And IPython, O’Reilly, Sebastopol.
Zobacz w Google Scholar
McKinney Wes (2018), About – Wes McKinney, http://wesmckinney.com/pages/about.html (dostęp: 4.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Meetup (b.d.), https://secure.meetup.com/meetup_api (dostęp: 19.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Merity Stephen (2017), Bias is not just in our datasets, it’s in our conferences and community, https://smerity.com/articles/2017/bias_not_just_in_datasets.html (dostęp: 10.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Merritt Jonathan (2018), Sztuczna inteligencja zagrożeniem dla chrześcijaństwa?, „Miesięcznik Znak”, nr 762, s. 52–57.
Zobacz w Google Scholar
Michel Jean Baptiste, Shen Yuan Kui, Aiden Aviva Presser, Veres Adrian, Gray Matthew K., Pickett Joseph P., Hoiberg Dale, Clancy Dan, Norvig Peter, Orwant Jon, Pinker Steven, Nowak Martin A., Lieberman Aiden Erez (2011), Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books, „Science”, vol. 331(6014), s. 176–182, https://doi.org/10.1126/science.1199644
Zobacz w Google Scholar
Microsoft (2019), Microsoft R Open: The Enhanced R Distribution, https://mran.microsoft.com/open (dostęp: 19.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Microsoft Azure (2019), Azure Databricks, https://azure.microsoft.com/pl-pl/services/databricks/ (dostęp: 3.06.2019).
Zobacz w Google Scholar
Microsoft Research (2019a), People: danah boyd, https://www.microsoft.com/en-us/research/people/dmb/ (dostęp: 11.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Microsoft Research (2019b), People: Kate Crawford, https://www.microsoft.com/en-us/research/people/kate/#!publications (dostęp: 11.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Migdał Piotr (2014), Symmetries and self-similarity of many-body wavefunctions, http://arxiv.org/abs/1412.6796 (dostęp: 11.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Migdał Piotr (2016), From Science to Data Science, a Comprehensive Guide for Transition, https://www.kdnuggets.com/2016/04/data-science-comprehensive-guide-transition.html (dostęp: 3.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Migdał Piotr (2017), After PyData Warsaw 2017, https://p.migdal.pl/2017/11/15/after-pydata-warsaw-2017.html (dostęp: 1.12.2017).
Zobacz w Google Scholar
Migdał Piotr, Jakubanis Rafał (2018), Keras or PyTorch as your first deep learning framework, https://deepsense.ai/keras-or-pytorch/ (dostęp: 17.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Miller Justin J. (2013), Graph database applications and concepts with Neo4j, „Proceedings of the Southern Association for Information Systems Conference, Atlanta”, no. 2324, s. 141–147.
Zobacz w Google Scholar
Miller Tim (2019), Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences, „Artificial Intelligence”, no. 267, s. 1–38, https://doi.org/10.1016/J.ARTINT.2018.07.007
Zobacz w Google Scholar
Miloslavskaya Natalia, Tolstoy Alexander (2016), Big Data, Fast Data and Data Lake Concepts, „Procedia Computer Science”, no. 88, s. 300–305, https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.439
Zobacz w Google Scholar
Mims Christopher (2018), Who Has More of Your Personal Data Than Facebook? Try Google, „The Wall Street Journal”, 22 kwietnia, https://www.wsj.com/articles/who-has-more-of-your-personal-data-than-facebook-try-google-1524398401 (dostęp: 9.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Minelli Michael, Dhiraj Ambiga, Chambers Michele (2013), Big Data, Big Ana- lytics. Emerging business intelligence and analytic trends for today’s businesses, John Wiley & Sons, New Jersey.
Zobacz w Google Scholar
Ministerstwo Cyfryzacji RP (2018a), RODO – Informator, https://www.gov.pl/cyfryzacja/rodo-informator (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Ministerstwo Cyfryzacji RP (2018b), Założenia do strategii AI w Polsce. Plan działań Ministerstwa Cyfryzacji, https://www.gov.pl/documents/31305/436699/Założenia_do_strategii_AI_w_Polsce_-_raport.pdf/a03eb166-0ce5-e53c-52a4-3bfb903edf0a (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Misal Disha (2018), PyTorch vs Keras: Who Suits You The Best, „Analytics India Magazine”, https://www.analyticsindiamag.com/pytorch-vs-keras-who-suits-you-the-best/ (dostęp: 19.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Mohamed Shakir, Png Marie-Therese, Isaac William (2020), Decolonial AI: Decolonial Theory as Sociotechnical Foresight in Artificial Intelligence, „Philosophy & Technology”, vol. 33(4), s. 659–684, https://doi.org/10.1007/s13347-020-00405-8
Zobacz w Google Scholar
Molnar Christoph (2018), iml: An R package for Interpretable Machine Learning, „Journal of Open Source Software”, vol. 3(26), 786, https://doi.org/10.21105/joss.00786
Zobacz w Google Scholar
Morrison Daniel R. (2016), Mapping to Make Sense of Messy Worlds, „Symbolic Interaction”, vol. 39(3), s. 519–521, https://doi.org/10.1002/symb.237
Zobacz w Google Scholar
Mortimer Steven (2018), Most Starred R Packages on GitHub, https://stevenmortimer.com/most-starred-r-packages-on-github/ (dostęp: 11.07.2018).
Zobacz w Google Scholar
Morzy Tadeusz (2013), Eksploracja danych. Metody i algorytmy, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Mökander Jakob, Juneja Prathm, Watson David S., Floridi Luciano (2022), The US Algorithmic Accountability Act of 2022 vs. The EU Artificial Intelligence Act: what can they learn from each other?, „Minds and Machines”, no. 32, s. 751–758, https://doi.org/10.1007/s11023-022-09612-y
Zobacz w Google Scholar
Mróz Maciej (2020), Nowy renesans, czyli SI po ludzku, https://www.sztucznainteligencja.org.pl/nowy-renesans-czyli-si-po-ludzku/ (dostęp: 10.03.2020).
Zobacz w Google Scholar
Muenchen Robert A. (2014), Why R is Hard to Learn, http://r4stats.com/articles/why-r-is-hard-to-learn/ (dostęp: 21.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Muenchen Robert A. (2019), The Popularity of Data Science Software, http://r4stats.com/articles/popularity/ (dostęp: 1.07.2018).
Zobacz w Google Scholar
Muûlu Kıvanç, Brun Yuriy, Holmes Reid, Ernst Michael D., Notkin David (2012), Speculative analysis of integrated development environment recommendations, „ACM SIGPLAN Notices”, vol. 47(10), s. 669–682, https://doi.org/10.1145/2398857.2384665
Zobacz w Google Scholar
Müller Kirill, Walthert Lorenz (2020), styler: Non-Invasive Pretty Printing of R Code, https://cran.r-project.org/package=styler (dostęp: 10.03.2020).
Zobacz w Google Scholar
Myoo Sidney (2013), Ontoelektronika, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Naur Peter (1974), Concise Survey of Computer Methods, Studentlitteratur, Lund.
Zobacz w Google Scholar
Neff Gina, Tanweer Anissa, Fiore-Gartland Brittany, Osburn Laura (2017), Critique and Contribute: A Practice-Based Framework for Improving Critical Data Studies and Data Science, „Big Data”, vol. 5(2), s. 85–97, https://doi.org/10.1089/big.2016.0050
Zobacz w Google Scholar
Netflix (2019), How Netflix’s Recommendations System Works, https://help.netflix.com/en/node/100639 (dostęp: 9.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
NeurIPS (2018), Neural Information Processing Systems Foundation. Code of Conduct, https://neurips.cc/public/CodeOfConduct (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Neuwirth Erich (2014), RColorBrewer: ColorBrewer Palettes, https://cran.r-project.org/package=RColorBrewer (dostęp: 9.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Newton Casey (2019), The Trauma Floor. The secret lives of Facebook moderators in America, https://www.theverge.com/2019/2/25/18229714/cognizant-facebook-content-moderator-interviews-trauma-working-conditions-arizona (dostęp: 26.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Ng Andrew (2017), AI is the new electricity, [w:] AI Frontiers. Applied Deep Learning, Santa Clara, https://nov2017.aifrontiers.com/#speakers (dostęp: 16.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ng Andrew (2018a), About – Andrew Ng, https://www.andrewng.org/about/ (dostęp: 21.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ng Andrew (2018b), Yann LeCun Interview – Foundations of Convolutional Neural Networks, https://www.coursera.org/lecture/convolutional-neural-networks/yann-lecun-interview-4PnfT (dostęp: 23.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ng Andrew (b.d.), Andrew Ng’s Home page, http://ai.stanford.edu/~ang/originalHomepage.html (dostęp: 21.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ng Andrew, Widom Jennifer (2014), Origins of the Modern MOOC (xMOOC), [w:] F.M. Hollands, D. Tirthali (red.), MOOCs: excpectations and reality. Full report, Columbia University, New York, s. 34–47.
Zobacz w Google Scholar
Ng Andrew Y., Zheng Alice X., Jordan Michael I. (2001), Stable algorithms for link analysis, [w:] Proceedings of the 24th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval – SIGIR ’01, ACM Press, New York, s. 258–266.
Zobacz w Google Scholar
Nguyen Clinton (2016), China might use data to create a score for each citizen based on how trustworthy they are, https://www.businessinsider.com/china-social-credit-score-like-black-mirror-2016-10?IR=T (dostęp: 21.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Nicolaus Henke, Bughin Jacques, Chui Michael, Manyika James, Saleh Tamim, Wiesman Bill, Sethupathy Guru (2016), The age of analytics: Competing in a data-driven world, https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world (dostęp: 21.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Niedbalski Jakub (red.) (2014), Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar
Nissenbaum Helen (2001), How Computer Systems Embody Values, „IEEE Computer”, no. 120, s. 118–119.
Zobacz w Google Scholar
Norén Laura (2018), Ethics of Data Science, syllabus, New York University, New York, https://cdt.org/wp-content/uploads/2018/07/Ethics-of-Data-Science.pdf (dostęp: 14.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Northpointe Inc. (2012), Practitioners Guide to COMPAS, http://www.northpointeinc.com/files/technical_documents/FieldGuide2_081412.pdf (dostęp: 3.04.2017).
Zobacz w Google Scholar
Norvig Peter (1987), A Unified Theory of Inference for Text Understanding, University of California, Berkeley.
Zobacz w Google Scholar
Norvig Peter (2001), Teach Yourself Programming in Ten Years, http://norvig.com/21-days.html (dostęp: 13.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Norvig Peter (2012), Colorless Green Ideas Learn Furiously: Chomsky and the Two Cultures of Statistical Learning, „Significance”, vol. 9(4), s. 30–33, https://doi.org/10.1111/j.1740-9713.2012.00590.x
Zobacz w Google Scholar
Norvig Peter (2018), Peter Norvig – Resume, http://norvig.com/resume.html (dostęp: 4.03.2018).
Zobacz w Google Scholar
Nowosad Jakub (2019), Elementarz programisty. Wstęp do programowania używając R, Wydawnictwo Space A, Poznań.
Zobacz w Google Scholar
NumFOCUS (2018), NumFOCUS: Open Code = Better Science, https://numfocus.org/ (dostęp: 3.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Nunns James (2017), How Python rose to the top of the data science world, „Computer Business Review”, https://techmonitor.ai/technology/data/python-rose-top-data-science-world (dostęp: 2.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Nurczyk Ewelina, Ramza Barbara (2017), Zawody przyszłości: Data Scientist, „Kariera w Finansach i Bankowości” nr 2017/2018, s. 26–30.
Zobacz w Google Scholar
NYU Center for Data Science (2013), Yann LeCun Appointed Director of NYU Center for Data Science, https://cds.nyu.edu/yann-lecun-appointed-director-of-nyu-center-for-data-science/ (dostęp: 19.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
O’Connor Brendan O., Bamman David, Smith Noah A. (2011), Computational Text Analysis for Social Science: Model Assumptions and Complexity, „Second Workshop on Computational Social Science and Wisdom of the Crowds” (NIPS 2011), s. 1–8, http://people.cs.umass.edu/~wallach/workshops/nips2011css/papers/OConnor.pdf (dostęp: 2.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
O’Neil Cathy (2013), On Being a Data Skeptic, O’Reilly, Sebastopol.
Zobacz w Google Scholar
O’Neil Cathy (2017), Broń matematycznej zagłady. Jak algorytmy zwiększają nierówności i zagrażają demokracji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
O’Neil Cathy, Schutt Rachel (2015), Badanie danych: raport z pierwszej linii działań, Wydawnictwo Helion, Gliwice.
Zobacz w Google Scholar
Obem Anna (2018), Nowa afera, stare wyzwania, https://cyfrowa-wyprawka.org/aktualnosci/nowa-afera-stare-wyzwania (dostęp: 24.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Obem Anna (2020), Co możesz zrobić po obejrzeniu Social Dilemma (poza wyrzuceniem telefonu)?, https://panoptykon.org/spoleczny-dylemat (dostęp: 12.10.2020).
Zobacz w Google Scholar
OECD (2015), Does Math Make You Anxious?, „PISA in Focus”, no. 02, s. 1–4, https://doi.org/10.1787/5js6b2579tnx-en
Zobacz w Google Scholar
Ohlhorst Frank J. (2013), Big Data Analytics: Turning Big Data into Big Money, Wiley, New York.
Zobacz w Google Scholar
Oliphant Travis E. (2006), A guide to NumPy, Trelgol Publishing, USA.
Zobacz w Google Scholar
Oliphant Travis E. (2007), Python for Scientific Computing, „Computing in Science & Engineering”, vol. 9(3), s. 10–20.
Zobacz w Google Scholar
Oliphant Travis E., Manduca Armando, Ehman Richard L., Greenleaf James F. (2001), Complex-valued stiffness reconstruction for magnetic differential equation, „Magnetic Resonance in Medicine”, no. 45, s. 299–310, https://doi.org/10.1002/1522-2594(200102)45:2%3C299::AID-MRM1039%3E3.0.CO;2-O
Zobacz w Google Scholar
Olszewski Adrian (2017), Will Python take over R?, https://www.quora.com/Will-Python-take-over-R/answer/Adrian-Olszewski- (dostęp: 18.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Olszewski Adrian (2018), Why do so many statisticians not want to become data scientists? Why are they not interested in Big Data?, https://www.quora.com/Why-do-so-many-statisticians-not-want-to-become-data-scientists-Why-are-they-not-interested-in-Big-Data/answer/Adrian-Olszewski-1 (dostęp: 8.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Onalytica (2017), Big Data 2017: Top 100 Influencers And Brands, http://www.onalytica.com/wp-content/uploads/2017/05/Onalytica-Big-Data-Top-100-Influencers-and-Brands.pdf (dostęp: 5.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Onalytica (2018), Data Science: Top 100 Influencers, Brands & Publications, http://www.onalytica.com/wp-content/uploads/2018/04/Onalytica-Data-Science-Top-100-Influencers-Brands-and-Publications.pdf (dostęp: 5.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Ooms Jeroen (2014), The jsonlite Package: A Practical and Consistent Mapping Between JSON Data and R Objects, http://arxiv.org/abs/1403.2805 (dostęp: 5.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Oord Aaron van den, Dieleman Sander, Schrauwen Benjamin (2013), Deep content-based music recommendation, [w:] C.J.C. Burges, L. Bottou, M. Welling, Z. Ghahramani, K.Q. Weinberger (red.), Advances in Neural Information Processing Systems 26, Curran Associates, Inc., Lake Tahoe, s. 2643–2651, http://papers.nips.cc/paper/5004-deep-content-based-music-recommendation.pdf (dostęp: 5.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Orsini Lauren (2014), Why Python Makes A Great First Programming Language, ReadWrite, https://readwrite.com/2014/07/08/what-makes-python-easy-to-learn/ (dostęp: 25.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Osowski Stanisław (2006), Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Osowski Stanisław (2013), Metody i narzędzia eksploracji danych, Wydawnictwo BTC, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Ozimek Adam (2017), The Paradox Of Robots Taking All Our Jobs, „Forbes”, 28 października, https://www.forbes.com/sites/modeledbehavior/2017/10/28/the-paradox-of-robots-taking-all-our-jobs/#1f8e16501274 (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ożóg Maciej (2009), Transgresje panoptykonu. Nadzór w dobie technologii cyfrowych, „Kultura Współczesna”, nr 2(60), s. 14–30.
Zobacz w Google Scholar
Ożóg Maciej (2018), Życie w krzemowej klatce, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar
Paharia Rajat (2014), Lojalność 3.0: jak zrewolucjonizować zaangażowanie klientów i pracowników dzięki big data i rywalizacji, Wydawnictwo MT Biznes Ltd., Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Paliszkiewicz Joanna (2018), Kreowanie w mediach społecznościowych wizerunku kandydata do pracy na przykładzie portalu LinkedIn, „Zarządzanie Zasobami Ludzkimi”, nr 5(124), s. 79–91.
Zobacz w Google Scholar
Paprocki Wojciech (2016), Cyfryzacja gospodarki i społeczeństwa – szanse i wyzwania dla sektorów infrastrukturalnych, [w:] W. Paprocki, J. Grajewski, J. Pieriegud (red.), Cyfryzacja gospodarki i społeczeństwa, Europejski Kongres Finansowy, Gdańsk, s. 39–57.
Zobacz w Google Scholar
Pascnau Razovan, Patraucean Victoria, Precup Doina (2018), Transylvanian Machine Learning Summer School (TMLSS). Summary of the first edition, https://drive.google.com/file/d/1Bcuzv9MM-U3CG_QLA63zzGB1E3zfjUgQ/view (dostęp: 25.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Paszke Adam, Gross Sam, Chintala Soumith, Chanan Gregory, Yang Edward, DeVito Zachary, Lin Zeming, Desmaison Alban, Antiga Luca, Lerer Adam (2017), Automatic differentiation in PyTorch, 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), https://openreview.net/pdf?id=BJJsrmfCZ (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Paulson Linda Dailey (2007), Developers Shift to Dynamic Programming Languages, „Computer”, vol. 40(2), s. 12–15.
Zobacz w Google Scholar
Pavlicek Antonin, Sudzina Frantisek, Malinova Ludmila (2017), Impact of Gender and Personality Traits (Bfi-10) on Tech Savviness, „Idimt-2017 – Digitalization in Management, Society and Economy”, no. 46, s. 195–199.
Zobacz w Google Scholar
Pebesma Edzer (2018), Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data, „The R Journal”, vol. 10(1), s. 439–446, https://doi.org/10.32614/RJ-2018-009
Zobacz w Google Scholar
Pedregosa Fabian (2015), Feature extraction and supervised learning on fMRI: from practice to theory, praca doktorska, Université Pierre et Marie Curie, https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01100921 (dostęp: 25.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Pedregosa Fabian (2018), About me, http://fa.bianp.net/pages/about.html (dostęp: 4.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Pedregosa Fabian, Bach Francis, Gramfort Alexandre (2014), On the Consistency of Ordinal Regression Methods, „Journal of Machine Learning Research”, vol. 18(55), s. 1–35, http://jmlr.org/papers/v18/15-495.html (dostęp: 25.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Pedregos, Fabian, Leblond Rémi, Lacoste-Julien Simon (2017), Breaking the Nonsmooth Barrier: A Scalable Parallel Method for Composite Optimization, 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/072b030ba126b2f4b2374f342be9ed44-Paper.pdf (dostęp: 4.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Pedregosa Fabian, Varoquaux Gaël, Gramfort Alexandre, Michel Vincent, Thirion Bertrand, Grisel Olivier, Blondel Mathieu, Prettenhofer Peter, Weiss Ron, Dubourg Vincent, Vanderplas Jake, Passos Alexandre, Cournapeau David, Brucher Matthiew, Perrot Matthieu, Duchesnay Édouard (2011), Scikit-learn: Machine Learning in {P}ython, „Journal of Machine Learning Research”, no. 12, s. 2825–2830.
Zobacz w Google Scholar
Peng Roger D. (2011a), Reproducible Research in Computational Science, „Science”, vol. 334(6060), s. 1226–1227, https://doi.org/10.1126/science.1213847
Zobacz w Google Scholar
Pentland Alex (2009), Reality Mining of Mobile Communications: Toward a New Deal on Data, [w:] INSEAD (red.), The Global Information Technology Report. Mobility in a Networked World, World Economic Forum, Genewa, s. 75–80, http://hd.media.mit.edu/wef_globalit.pdf (dostęp: 25.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Pentland Alex, Heibeck Tracy (2008), Honest Signals. How They Shape Our World, The MIT Press, Cambridge.
Zobacz w Google Scholar
Pérez Fernando, Granger Brian E. (2007), IPython: A System for Interactive Scientific Computing, „Computing in Science and Engineering”, vol. 9(3), s. 21–29, https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.53
Zobacz w Google Scholar
Pérez Fernando, Granger Brian E. (2015), Project Jupyter: Computational Narratives as the Engine of Collaborative Data Science, http://archive.ipython.org/JupyterGrantNarrative-2015.pdf (dostęp: 4.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Peterson Brian G., Carl Peter (2020), PerformanceAnalytics: Econometric Tools for Performance and Risk Analysis, https://cran.r-project.org/package=PerformanceAnalytics (dostęp: 25.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Petrov Dmitry (2017), How A Data Scientist Can Improve His Productivity – Data Version Control, https://blog.dataversioncontrol.com/how-a-data-scientist-can-improve-his-productivity-730425ba4aa0 (dostęp: 9.08.2019).
Zobacz w Google Scholar
Piatetsky Gregory (2017), Python overtakes R, becomes the leader in Data Science, Machine Learning platforms, https://www.kdnuggets.com/2017/08/python-overtakes-r-leader-analytics-data-science.html (dostęp: 3.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Piatetsky Gregory (2018a), Data Scientist – best job in America, 3 years in a row, https://www.kdnuggets.com/2018/01/glassdoor-data-scientist-best-job-america-3years.html (dostęp: 3.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Piatetsky Gregory (2018b), Here are the most popular Python IDEs / Editors, https://www.kdnuggets.com/2018/12/most-popular-python-ide-editor.html (dostęp: 17.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Piatetsky Gregory (2018c), Python eats away at R: Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018: Trends and Analysis, https://www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html/2 (dostęp: 25.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Piatetsky Gregory (2018d), The 6 components of Open-Source Data Science / Machine Learning Ecosystem; Did Python declare victory over R?, https://www.kdnuggets.com/2018/06/ecosystem-data-science-python-victory.html (dostęp: 25.03.2019).
Zobacz w Google Scholar
Piotrowski Andrzej (1998), Ład interakcji. Studia z socjologii interpretatywnej, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar
Polanyi Michael (2005), Personal Knowledge. Towards a Post-Critical Philosophy, Routledge, London.
Zobacz w Google Scholar
Pontificia Accademia per la Vita (2020a), renAIssance – Rome Call for AI Ethics, http://www.academyforlife.va/content/pav/en/events/intelligenza-artificiale.html (dostęp: 10.03.2020).
Zobacz w Google Scholar
Pontificia Accademia per la Vita (2020b), Rome Call for AI Ethics, Vatican, https://www.romecall.org/wp-content/uploads/2022/03/RomeCall_Paper_web.pdf (dostęp: 5.03.2020).
Zobacz w Google Scholar
Portmess Lisa, Tower Sara (2015), Data barns, ambient intelligence and cloud computing: the tacit epistemology and linguistic representation of Big Data, „Ethics and Information Technology”, vol. 17(1), s. 1–9, https://doi.org/10.1007/s10676-014-9357-2
Zobacz w Google Scholar
Postman Neil (2004), Technolpol. Triumf techniki nad kulturą, Wydawnictwo Muza, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Powers David M.W. (2007), Evaluation: From Precision, Recall and F-Factor to ROC, Informedness, Markedness & Correlation, Flinders University, Adelaide, http://david.wardpowers.info/BM/Evaluation_SIETR.pdf (dostęp: 10.03.2020).
Zobacz w Google Scholar
Prendki Jennifer (2018), Before you launch your machine learning model, start with an MVP, https://venturebeat.com/2018/11/24/before-you-launch-your-machine-learning-model-start-with-an-mvp/ (dostęp: 30.03.2019).
Zobacz w Google Scholar
Press Gil (2018), The Brute Force Of IBM Deep Blue And Google DeepMind, „Forbes”, 7 stycznia, https://www.forbes.com/sites/gilpress/2018/02/07/the-brute-force-of-deep-blue-and-deep-learning/#741dad3249e3 (dostęp: 10.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Princeton Alumni Weekly (2012), John D. Hunter ’90, https://paw.princeton.edu/memorial/john-d-hunter-’90 (dostęp: 4.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Prokulski Łukasz (2017), Ankieta – wyniki (i jak je podsumować w R), https://blog.prokulski.science/index.php/2017/10/17/ankieta-wyniki/ (dostęp: 14.11.2017).
Zobacz w Google Scholar
Prokulski Łukasz (2019), Analiza ofert pracy. Ile jest pracy dla ludzi zajmujących się analizą danych i machine learningiem?, https://blog.prokulski.science/index.php/2019/02/18/analiza-ofert-pracy/#more-2093 (dostęp: 12.06.2019).
Zobacz w Google Scholar
Provost Foster, Fawcett Tom (2013), Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making, „Big Data”, vol. 1(1), s. 51–59, https://doi.org/10.1089/big.2013.1508
Zobacz w Google Scholar
Przanowski Karol (2014), Credit Scoring w erze Big Data, Oficyna Wydawnicza Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Przegalińska Aleksandra (2014), Nawroty bylejakości, „dwutygodnik.com”, nr 10(144).
Zobacz w Google Scholar
Przegalińska Aleksandra (2015), Jeśli nie neoluddyzm, to co?, „Res Publica Nova”, nr 3(221), https://publica.pl/teksty/jesli-nie-neoluddyzm-to-co-52814.html (dostęp: 14.11.2017).
Zobacz w Google Scholar
Przegalińska Aleksandra (2016a), Ciało i umysł – wstęp kuratorski, [w:] E. Drygalska (red.), Interfejsy, kody, symbole. Przyszłość komunikowania, Miasto Przyszłości/Laboratorium Wrocław, Wrocław, s. 11–19.
Zobacz w Google Scholar
Przegalińska Aleksandra (2016b), Istoty wirtualne. Jak fenomenologia zmieniała sztuczną inteligencję, Towarzystwo Autorów i Wydawców Prac Naukowych Universitas, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Przegalińska Aleksandra (2016c), Konflikt generacyjny wśród botów: między ELIZĄ, Cleverbotem a Tay, [w:] V. Kuś (red.), Live’Bot, E-naukowiec, Bydgoszcz, s. 10–14.
Zobacz w Google Scholar
Przegalińska Aleksandra, Ciechanowski Leon, Magnuski Mikołaj, Gloor Peter (2018), Muse Headband: Measuring Tool or a Collaborative Gadget?, [w:] F. Grippa, J. Leitão, J. Gluesing, K. Riopelle, P. Gloor (red.), Collaborative Innovation Networks: Building Adaptive and Resilient Organizations, Springer International Publishing, Cham, s. 93–101.
Zobacz w Google Scholar
Przybyłowska Ilona (1978), Wywiad swobodny ze standaryzowaną listą poszukiwanych informacji i możliwości jego zastosowania w badaniach socjologicznych, „Przegląd Socjologiczny”, nr 30, s. 53–63.
Zobacz w Google Scholar
Puschmann Cornelius, Burgess Jean (2014), Metaphors of big data, „International Journal of Comunication”, no. 8, s. 1690–1709.
Zobacz w Google Scholar
PwC (2015), What’s next for the 2017 data science and analytics job market?, https://www.pwc.com/us/en/publications/data-science-and-analytics.html (dostęp: 10.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
PyData (2018), PyData Warsaw 2018, https://pydata.org/warsaw2018/ (dostęp: 14.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
PyLadies (2019), About: PyLadies, https://www.pyladies.com/about/ (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Pyszczuk Artur (2011), Programowanie w Bashu, czyli jak pisać skrypty w Linuksie, https://www.arturpyszczuk.pl/files/bash/bash.pdf (dostęp: 5.06.2019).
Zobacz w Google Scholar
Python Software Foundation (2019), Search results PyPI, https://pypi.org/search/?c=Intended+Audience+%3A%3A+Science%2FResearch&o=-created&q=&page=1 (dostęp: 16.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
R Foundation (2019), CRAN – Contributed Packages, https://cran.r-project.org/web/packages/ (dostęp: 16.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
R-Ladies (2019), About us – R-Ladies Global, https://rladies.org/about-us/ (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Radomski Andrzej, Bomba Radosław (2013), Zwrot cyfrowy w humanistyce. Internet, nowe media, kultura 2.0, http://www.sbc.org.pl/dlibra/doccontent?id=77488 (dostęp: 4.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Raji Inioluwa Deborah, Smart Andrew, White Rebecca N., Mitchell Margaret, Gebru Timnit, Hutchinson Ben, Smith-Loud Jamila, Theron Daniel, Barnes Parker (2020), Closing the AI accountability gap, [w:] Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, ACM, New York, s. 33–44.
Zobacz w Google Scholar
Rajpurkar Pranav, Irvin Jeremy, Ball Robyn L., Zhu Kaylie, Yang Brandon, Mehta Hershel, Duan Tony, Ding Daisy, Bagul Aarti, Langlotz Curtis P., Patel Bhavik N., Yeom Kristen W., Shpanskaya Katie, Blankenberg Francis G., Seekins Jayne, Amrhein Timothy J., Mong David A., Halabi Safwan S., Zucker Evan J., Ng Andrew, Lungren Matthew P. (2018), Deep learning for chest radiograph diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNeXt algorithm to practicing radiologists, „PLOS Medicine”, vol. 15(11), e1002686, https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002686
Zobacz w Google Scholar
Raschka Sebastian (2018), Python. Uczenie maszynowe, Wydawnictwo Helion, Gliwice.
Zobacz w Google Scholar
Rath Matthias (2018), Data Science – die neue Leitwissenschaft?, [w:] T. Knubben, E. Schols, U. Braun (red.), Weltkulturatlas. Kultur in Zeit der Globalisierung. Daten, Geschichten, Grafiken, av Edition, Stuttgart, s. 21–37.
Zobacz w Google Scholar
Ratner Alexander, Bach Stephen H., Ehrenberg Henry, Fries Jason, Wu Sen, Ré Christopher (2017), Snorkel: rapid training data creation with weak supervision, „Proceedings of the VLDB Endowment”, vol. 11(3), s. 269–282, https://doi.org/10.14778/3157794.3157797
Zobacz w Google Scholar
Raymond Eric S. (2001), The cathedral and the bazaar, [w:] E.S. Raymond (red.), In the Cathedral and the Bazaar: Musings on Linux and Open Source by an Accidental Revolutionary, O’Reilly, Sebastopol, s. 16–64.
Zobacz w Google Scholar
Reitz Kenneth (2018), Python Guide Documentation Release 0.0.1, https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/python-guide/latest/python-guide.pdf (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
RENOIR (2018), RENOIR Project, http://renoirproject.eu/ (dostęp: 21.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Reshama Shaikh (2018), Why Women Are Flourishing In R Community But Lagging In Python, https://reshamas.github.io/why-women-are-flourishing-in-r-community-but-lagging-in-python/ (dostęp: 12.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Rexer Analytics (2018), Data Science Survey, http://www.rexeranalytics.com/data-science-survey.html (dostęp: 1.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Ribeiro Marco Tulio, Singh Sameer, Guestrin Carlos (2016), ‘Why Should I Trust You?’ Explaining the Predictions of Any Classifier, [w:] Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, ACM, New York, s. 1135–1144.
Zobacz w Google Scholar
Richardson Rashida, Schultz Jason, Crawford Kate (2019), Dirty Data, Bad Predictions: How Civil Rights Violations Impact Police Data, Predictive Policing Systems, and Justice, „New York University Law Review Online”, styczeń, s. 192–233.
Zobacz w Google Scholar
Robertson Adi (2019), The 5 biggest announcements from Facebook’s F8 developer conference keynote, https://www.theverge.com/2019/4/30/18524068/facebook-f8-2019-keynote-highlights-summary-news-feed-messenger-instagram-oculus (dostęp: 20.05.2019).
Zobacz w Google Scholar
Rodak Olga (2017), Twitter jako przedmiot badań socjologicznych i źródło danych społecznych: perspektywa konstruktywistyczna, „Studia Socjologiczne”, nr 3(226), s. 209–236.
Zobacz w Google Scholar
Rogozhnikov Alex (2016), Jupyter (IPython) notebooks features, https://arogozhnikov.github.io/2016/09/10/jupyter-features.html (dostęp: 22.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Rossum Guido van (1997), Comparing Python to Other Languages, https://www.python.org/doc/essays/comparisons/ (dostęp: 16.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Rothenberger Lea, Fabian Benjamin, Arunov Elmar (2019), Relevance of Ethical Guidelines for Artificial Intelligence – a Survey and Evaluation, „European Conference on Information Systems”, maj, s. 1–11.
Zobacz w Google Scholar
RStudio (2018a), About us, https://www.rstudio.com/about/ (dostęp: 26.07.2018).
Zobacz w Google Scholar
RStudio (2018b), RStudio – RStudio Products, https://www.rstudio.com/products/rstudio/ (dostęp: 27.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
RStudio Team (2016), RStudio: Integrated Development Environment for R, http://www.rstudio.com/ (dostęp: 27.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
RStudio Team (2017), RStudio IDE: Cheat Sheet, https://www.rstudio.org/links/ide_cheat_sheet (dostęp: 27.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Rumelhart David E., Hinton Geoffrey E., Williams Ronald J. (1986), Learning representations by back-propagating errors, „Nature”, vol. 323(6088), s. 533–536, https://doi.org/10.1038/323533a0
Zobacz w Google Scholar
Russel Stuart J., Norvig Peter (2009), Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey.
Zobacz w Google Scholar
Rybicki Jan, Eder Maciej (2011), Deeper Delta across genres and languages: do we really need the most frequent words?, „Literary and Linguistic Computing”, vol. 26(3), s. 315–321, https://doi.org/10.1093/llc/fqr031
Zobacz w Google Scholar
Ryciak Norbert (2019), Danetyka, czyli o polskim tłumaczeniu Data Science, https://www.kodolamacz.pl/blog/data-science-po-polsku/ (dostęp: 22.01.2020).
Zobacz w Google Scholar
Sadowski Jathan (2019), When data is capital: Datafication, accumulation, and extraction, „Big Data & Society”, vol. 6(1), 205395171882054, https://doi.org/10.1177/2053951718820549
Zobacz w Google Scholar
Saltz Jeff (2019), Ethics in Data Science Projects: Current Practices and Perceptions, [w:] Proceedings of the 27th European Conference on Information Systems (ECIS), Stockholm & Uppsala, Sweden, June 8–14, 2019, Research-in-Progress Papers, no. 68, https://aisel.aisnet.org/ecis2019_rip/68 (dostęp: 27.11.2019).
Zobacz w Google Scholar
Sato Kaz (2016), How a Japanese cucumber farmer is using deep learning and TensorFlow, https://cloud.google.com/blog/products/gcp/how-a-japanese-cucumber-farmer-is-using-deep-learning-and-tensorflow?authuser=0 (dostęp: 14.06.2019).
Zobacz w Google Scholar
Satyaseel Harshit (2018), Most Popular Python Libraries for Data Science in 2018, https://www.technotification.com/2018/09/popular-python-libraries-data-science.html (dostęp: 1.10.2018).
Zobacz w Google Scholar
Savage Mike, Halford Susan (2017), Speaking Sociologically with Big Data: Sym- phonic Social Science and the Future for Big Data Research, „Sociology”, vol. 51(6), s. 1132–1148, https://doi.org/10.1177/0038038517698639
Zobacz w Google Scholar
Saxena Ashutosh, Sun Min, Ng Andrew (2009), Make3D: Learning 3D Scene Structure from a Single Still Image, „IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”, vol. 31(5), s. 824–840, https://doi.org/10.1109/TPAMI.2008.132
Zobacz w Google Scholar
Schmidhuber Jürgen (2015), Deep learning in neural networks: An overview, „Neural Networks”, no. 61, s. 85–117, https://doi.org/10.1016/j.neunet.2014.09.003
Zobacz w Google Scholar
Schmidt Eric, Rosenberg Jonathan, Eagle Alan (2014), Jak działa Google, Wydawnictwo Insignis Media, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Schulze Elizabeth (2019), 40% of A.I. start-ups in Europe have almost nothing to do with A.I., research finds, https://www.cnbc.com/2019/03/06/40-percent-of-ai-start-ups-in-europe-not-related-to-ai-mmc-report.html (dostęp: 2.04.2019).
Zobacz w Google Scholar
Schutten Gerrit-Jan, Chan Chung-hong, Leeper Thomas J., Foster John, Oller Sergio, Hester Jim, Watts Stephen, Katossky Arthur, Malavin Stas, Garmonsway Duncan, Mahmoudian Mehrad, Kerlogue Matt, Steuer Detlef, Lauer Michal (2020), readODS: Read and Write ODS Files, https://cran.r-project.org/package=readODS (dostęp: 1.03.2021).
Zobacz w Google Scholar
Schwartz Mattathias (2017), Facebook User Data Harvested by Cambridge Analytica, https://theintercept.com/2017/03/30/facebook-failed-to-protect-30-million-users-from-having-their-data-harvested-by-trump-campaign-affiliate/ (dostęp: 1.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
scikit-learn (2018), About us – scikit-learn 0.20.1 documentation, https://scikit-learn.org/stable/about.html#citing-scikit-learn (dostęp: 4.07.2018).
Zobacz w Google Scholar
SciPy.org (b.d.), https://scipy.org/index.html (dostęp: 13.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Scriptol.com (2006), List of Hello World Programs in 200 Programming Languages, https://www.scriptol.com/programming/hello-world.php (dostęp: 15.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Sefala Raesetje, Gebru Timnit, Moorosi Nyalleng, Klein Richard (2021), Constructing a Visual Dataset to Study the Effects of Spatial Apartheid in South Africa, [w:] Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track (Round 2), https://openreview.net/forum?id=WV0waZz9dTF (dostęp: 13.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Sekercioglu Eser (2018), For data science, which will die first: R or Python?, https://www.quora.com/For-data-science-which-will-die-first-R-or-Python/answer/Eser-Sekercioglu (dostęp: 8.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Sharif Bonita, Maletic Jonathan I. (2010), An Eye Tracking Study on camelCase and under_score Identifier Styles, [w:] 2010 IEEE 18th International Conference on Program Comprehension, IEEE, Braga, s. 196–205, http://ieeexplore.ieee.org/document/5521745/ (dostęp: 13.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Sharp Sight (2016), Data Science Crash Course, http://www.sharpsightlabs.com/ (dostęp: 5.11.2017).
Zobacz w Google Scholar
Sharp Sight (2018), R vs Python... which to learn for data science, https://www.sharpsightlabs.com/blog/r-vs-python/ (dostęp: 14.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Shaw Zed A. (2014), Learn Python the Hard Way: a very simple introduction to the terrifyingly beautiful world of computers and code, Addison-Wesley, Donnelley.
Zobacz w Google Scholar
Shead Sam (2018), ‘NIPS’ AI Conference Changes Name, Kind Of, „Forbes”, 21 listopada, https://www.forbes.com/sites/samshead/2018/11/21/nips-ai-conference-changes-name-kind-of/#8020bc73bc15 (dostęp: 10.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Shiab Nael (2015), On the Ethics of Web Scraping and Data Journalism, https://gijn.org/2015/08/12/on-the-ethics-of-web-scraping-and-data-journalism/ (dostęp: 5.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Shibutani Tamotsu (1955), Reference Groups as Perspectives, „American Journal of Sociology”, vol. 60(6), s. 562–569, https://doi.org/10.1086/221630
Zobacz w Google Scholar
Silaparasetty Vinita (2018), Python vs R for Machine Learning, [w:] International Conference on Security, Garden City University, Bangalore, s. 1–19.
Zobacz w Google Scholar
Silge Julia, Robinson David (2018), Text Mining with R: A Tidy Approach, O’Reilly, Boston, https://www.tidytextmining.com/ (dostęp: 10.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Silver David, Hubert Thomas, Schrittwieser Julian, Antonoglou Ioannis, Lai Matthew, Guez Arthur, Lanctot Marc, Sifre Laurent, Kumaran Dharshan, Graepel Thore, Lillicrap Timothy, Simonyan Karen, Hassabis Demis (2018), A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play, „Science”, vol. 362(6419), s. 1140–1144, https://doi.org/10.1126/science.aar6404
Zobacz w Google Scholar
Silver David, Schrittwieser Julian, Simonyan Karen, Antonoglou Ioannis, Huang Aja, Guez Arthur, Hubert Thomas, Baker Lucas, Lai Matthew, Bolton Adrian, Chen Yutian, Lillicrap Timothy, Hui Fan, Sifre Laurent, Driessche George van den, Graepel Thore, Hassabis Demis (2017), Mastering the game of Go without human knowledge, „Nature”, vol. 550(7676), s. 354–539, https://doi.org/10.1038/nature24270
Zobacz w Google Scholar
Silver David, Huang Aja, Maddison Chris J., Guez Arthur, Sifre Laurent, Van Den Driessche George, Schrittwieser Julian, Antonoglou Ioannis, Panneershelvam Veda, Lanctot Marc, Dieleman Sander, Grewe Dominik, Nham John, Kalchbrenner Nal, Sutskever Ilya, Lillicrap Timothy, Leach Madeleine, Kavukcuoglu Koray, Graepel Thore, Hassabis Demis (2016), Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, „Nature”, vol. 529(7587), https://doi.org/10.1038/nature16961
Zobacz w Google Scholar
Silverman David (2010), Prowadzenie badań jakościowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Simonite Tom (2018), AI Researchers Fight Over Four Letters: NIPS, https://www.wired.com/story/ai-researchers-fight-over-four-letters-nips/ (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Singularity University (2018) Peter Norvig – Mentor – Singularity University, https://su.org/mentors/peter-norvig/ (dostęp: 1.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Skeet Jon (2010), Writing the perfect question, https://codeblog.jonskeet.uk/2010/08/29/writing-the-perfect-question/ (dostęp: 9.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Skura Małgorzata, Lisicki Michał (2018), Gen liczby: jak dzieci uczą się matematyki?, Wydawnictwo Mamania, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Slowikowski Kamil (2019), ggrepel: Automatically Position Non-Overlapping Text Labels with ‘ggplot2’, https://cran.r-project.org/package=ggrepel (dostęp: 9.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Smart Francis (2013), Export R Results Tables to Excel – Please don’t kick me out of your club, https://www.r-bloggers.com/2013/08/export-r-results-tables-to-excel-please-dont-kick-me-out-of-your-club/ (dostęp: 28.10.2017).
Zobacz w Google Scholar
Somers James (2017), Is AI Riding a One-Trick Pony?, „MIT Technology Review”, 29 września, https://www.technologyreview.com/s/608911/is-ai-riding-a-one-trick-pony/ (dostęp: 23.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Somers James (2018), The Scientific Paper Is Obsolete. Here’s What’s Next, https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/04/the-scientific-paper-is-obsolete/556676/ (dostęp: 12.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Sopyła Krzysztof (2017), Podsumowanie ankiety Data Science Polska 2017, https://ksopyla.com/data-science/podsumowanie-ankiety-data-science-polska-2017/ (dostęp: 10.10.2017).
Zobacz w Google Scholar
Sopyła Krzysztof (2019), Dlaczego porzuciłem Tensorflow na rzecz Pytorch, https://ksopyla.com/machine-learning/pytorch-vs-tensorflow/ (dostęp: 19.03.2019).
Zobacz w Google Scholar
Sorensen Chris (2017), How U of T’s ‘godfather’ of deep learning is reimagining AI, https://www.utoronto.ca/news/how-u-t-s-godfather-deep-learning-reimagining-ai (dostęp: 23.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Sotrender (2018), Sotrender. No-bullshit analytics. Analyze and optimize your marketing over social media, https://www.sotrender.com/pl/team/ (dostęp: 1.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Soubra Diya (2012), The three Vs that define big data, http://www.datasciencecentral.com/forum/topics/the-3vs-that-define-big-data (dostęp: 5.04.2017).
Zobacz w Google Scholar
Spector Alfred, Norvig Peter, Petrov Slav (2012), Google’s hybrid approach to research, „Communications of the ACM”, vol. 55(7), s. 34–37, https://doi.org/10.1145/2209249.2209262
Zobacz w Google Scholar
Spinellis Diomidis (2005), Version control systems, „IEEE Software”, vol. 22(5), s. 108–109, https://doi.org/10.1109/MS.2005.140
Zobacz w Google Scholar
Staniak Mateusz, Biecek Przemysław (2018), Explanations of model predictions with live and breakDown packages, http://arxiv.org/abs/1804.01955 (dostęp: 1.12.2019).
Zobacz w Google Scholar
Staniak Mateusz, Biecek Przemyslaw (2019), The Landscape of R Packages for Automated Exploratory Data Analysis, http://arxiv.org/abs/1904.02101 (dostęp: 1.12.2019).
Zobacz w Google Scholar
Star Susan Leigh, Griesemer James R. (1989), Institutional Ecology, ‘Translations’ and Boundary Objects: Amateurs and Professionals in Berkeley’s Museum of Vertebrate Zoology, 1907–39, „Social Studies of Science”, vol. 19(3), s. 387–420, https://doi.org/10.1177/030631289019003001
Zobacz w Google Scholar
StatCounter (2019), Desktop Operating System Market Share Worldwide, https://gs.statcounter.com/os-market-share/desktop/ (dostęp: 18.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Strauss Anselm L. (1978), A Social World Perspective, „Studies in Symbolic Inter- action”, no. 1, s. 119–28.
Zobacz w Google Scholar
Strauss Anselm L. (1984), Social Worlds and Their Segmentation Processes, [w:] N. Denzin (red.), Studies in Symbolic Interaction, JAI Press, Greenwitch, s. 123–139.
Zobacz w Google Scholar
Strauss Anselm L. (1993), Continual Permutations of Action, Aldine de Gruyter, New York.
Zobacz w Google Scholar
Strauss Anselm L., Corbin Juliet (1990), Basics of Qualitative Research. Grounded Theory Procedures and Techniques, Sage, Newbury Park−London−New Delhi.
Zobacz w Google Scholar
Striphas Ted (2015), Algorithmic culture, „European Journal of Cultural Studies”, vol. 18(4–5), s. 395–412, https://doi.org/10.1177/1367549415577392
Zobacz w Google Scholar
Strong Alexus (2018), Why I’m Learning Python in 2018, https://dimitris-livas.squarespace.com/blog/2018/1/22/why-im-learning-python-in-2018 (dostęp: 22.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Sumbul Michel (2014), Big Data problematic, https://whatsbigdata.be/category/big-data-overview/ (dostęp: 30.01.2017).
Zobacz w Google Scholar
Sumpter David J. (2019), Osaczeni przez liczby: o algorytmach, które kontrolują nasze życie: od Facebooka i Google’a po fake newsy i bańki filtrujące, Copernicus Center Press, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Surma Jerzy (2017), Cyfryzacja życia w erze big data. Człowiek, biznes, państwo, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Surowiecki James (2017), Chill: Robots Won’t Take All Our Jobs, https://www.wired.com/2017/08/robots-will-not-take-your-job/ (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
switchup (2018), 2018 Best Data Science Bootcamps, https://www.switchup.org/rankings/best-data-science-bootcamps (dostęp: 21.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
System Wspomagania Analiz i Decyzji GUS (2019), Miasta największe pod względem liczby ludności, http://swaid.stat.gov.pl/Dashboards/Miasta%20najwi%C4%99ksze%20pod%20wzgl%C4%99dem%20liczby%20ludno%C5%9Bci.aspx (dostęp: 11.06.2019).
Zobacz w Google Scholar
Szahaj Andrzej (2004), Zniewalająca moc kultury. Artykuł i szkice z filozofii kultury, poznania i polityki, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
Zobacz w Google Scholar
Szeliga Marcin (2017), Data science i uczenie maszynowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Szpunar Magdalena (2012), Nowe-Stare Medium, Wydawnictwo Instytutu Filozofii i Socjologii Polskiej Akademii Nauk, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Szpunar Magdalena (2013), Wokół koncepcji gatekeepingu. Od gatekeepingu tradycyjnego do technologicznego, [w:] I.S. Fiut (red.), Idee i Myśliciele: medialne i społeczne aspekty filozofii, Wydawnictwa Akademii Górniczo-Hutniczej, Kraków, s. 56–61.
Zobacz w Google Scholar
Szpunar Magdalena (2018), Kultura algorytmów, „Zarządzanie w Kulturze”, nr 19(1), s. 1–10, https://doi.org/10.4467/20843976ZK.18.001.8493
Zobacz w Google Scholar
Szpunar Magdalena (2019), Kultura algorytmów, Wydawnictwo ToC, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Szreder Mirosław (2015a), Big data wyzwaniem dla człowieka i statystyki, „Wiadomości Statystyczne”, nr 8(651), s. 1–11.
Zobacz w Google Scholar
Szreder Mirosław (2015b), Czy statystyka pozwala lepiej zrozumieć świat?, „Polityka”, 12 maja.
Zobacz w Google Scholar
Szreder Mirosław (2016) Złudzenie Big Data, „Tygodnik Powszechny”, nr 10(3478), s. 50–51.
Zobacz w Google Scholar
Szreder Mirosław (2018a), O algorytmach Big Data (na marginesie książki Cathy O’Neil pt. „Broń matematycznej zagłady. Jak algorytmy zwiększają nierówności i zagrażają demokracji”, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2017), „Wiadomości Statystyczne”, nr 2(681), s. 78–81.
Zobacz w Google Scholar
Szreder Mirosław (2018b), Populacja małych frakcji, „Polityka”, 16 stycznia.
Zobacz w Google Scholar
Sztandar-Sztanderska Karolina, Kotnarowski Michał, Zieleńska Marianna (2021), Czy algorytmy wprowadzają w błąd? Metaanaliza algorytmu profilowania bezrobotnych stosowanego w Polsce, „Studia Socjologiczne”, nr 1(240), s. 89–115, https://doi.org/10.24425/sts.2021.136280
Zobacz w Google Scholar
Sztompka Piotr (2007), Socjologia. Analiza społeczeństwa, Wydawnictwo Znak, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Szumakowicz Eugeniusz (2000), Sztuczna inteligencja – problem czy pseudoproblem?, [w:] E. Szumakowicz (red.), Granice sztucznej inteligencji. Eseje i studia, Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, Kraków, s. 11–42.
Zobacz w Google Scholar
Szupiluk Ryszard (2013), Dekompozycje wielowymiarowe w agregacji predykcyjnych modeli data mining, Oficyna Wydawnicza Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Szymielewicz Katarzyna (2017), Algorytm zwycięstwa, https://panoptykon.org/wiadomosc/algorytm-zwyciestwa (dostęp: 9.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Szymielewicz Katarzyna, Obem Anna (2020), Sztuczna inteligencja non-fiction, https://panoptykon.org/sztuczna-inteligencja-non-fiction (dostęp: 25.07.2020).
Zobacz w Google Scholar
Śledziewska Katarzyna, Włoch Renata (2020), Gospodarka cyfrowa. Jak nowe technologie zmieniają świat, Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Taddeo Mariarosaria, Floridi Luciano (2018), How AI can be a force for good, „Science”, vol. 361(6404), s. 751–752, https://doi.org/10.1126/science.aat5991
Zobacz w Google Scholar
Tadeusiewicz Ryszard (2018), Prof. dr hab. inż. Ryszard Tadeusiewicz – Dossier w pigułce, https://www.uci.agh.edu.pl/uczelnia/tad/dossier.php (dostęp: 5.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Tadeusiewicz Ryszard, Mikrut Zbigniew (1978), Identyfikacja i modelowanie neuronu na maszynie cyfrowej, „Archiwum Automatyki i Telemechaniki”, nr 3(23), s. 345–356.
Zobacz w Google Scholar
Tarkowski Alek, Paszcza Bartosz, Mileszyk Natalia (2020), „AlgoPolska”: 11 postulatów, których realizacja pozwoli uniknąć mrocznych wizji rodem z „Black Mirror, https://klubjagiellonski.pl/2019/12/09/algopolska-11-tez-ktorych-realizacja-pozwoli-uniknac-nam-mrocznych-wizji-rodem-z-black-mirror/ (dostęp: 5.01.2020).
Zobacz w Google Scholar
Tatman Rachael (2019), Six steps to more professional data science code, https://www.kaggle.com/rtatman/six-steps-to-more-professional-data-science-code (dostęp: 29.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Taylor David (2016), Battle of the Data Science Venn Diagrams, https://www.kdnuggets.com/2016/10/battle-data-science-venn-diagrams.html4 (dostęp: 14.12.2017).
Zobacz w Google Scholar
Taylor Linnet, Dencik Lina (2020), Constructing Commercial Data Ethics, „Technology and Regulation”, vol. 2, s. 1–10, https://doi.org/10.26116/techreg.2020.001
Zobacz w Google Scholar
TechAmerica (2012), Demystifying big data: A practical guide to transforming the business of Government, http://www.techamerica.org/Docs/fileManager.cfm?f=techamerica-bigdatareport-final.pdf (dostęp: 5.03.2017).
Zobacz w Google Scholar
The Neural Information Processing Systems Foundation Board of Trustees (2018), From the Board: Changing our Acronym, https://nips.cc/Conferences/2018/News (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
The pandas project (2018), pandas: Python Data Analysis Library, http://pandas.pydata.org/about.html (dostęp: 4.12.2018).
Zobacz w Google Scholar
Thieme Nick (2018), R Generation, „Significance”, vol. 15(4), s. 14–19, https://doi.org/10.1111/j.1740-9713.2018.01169.x
Zobacz w Google Scholar
Thomas Suzanne L., Nafus Dawn, Sherman Jamie (2018), Algorithms as fetish: Faith and possibility in algorithmic work, „Big Data & Society”, vol. 5(1), s. 1–11, https://doi.org/10.1177/2053951717751552
Zobacz w Google Scholar
Tocci Jason (2009), Geek cultures: Media and identity in the digital age, praca doktorska, University of Pennsylvania, http://repository.upenn.edu/dissertations/AAI3395723/ (dostęp: 12.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Tomanek Krzysztof, Bryda Grzegorz (2015), Odkrywanie postaw dydaktyków zawartych w komentarzach studenckich. Analiza treści z zastosowaniem słownika klasyfikacyjnego, „Przegląd Socjologiczny”, nr 64(4), s. 51–81.
Zobacz w Google Scholar
Tomanek Krzysztof, Bryda Grzegorz (2017), Metodyka dla analizy treści w projektach stosujących techniki text mining i rozwiązania CAQDAS piątej generacji, „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. XIII, nr 2, s. 128–143.
Zobacz w Google Scholar
Torres J.C. (2018), The future of smartphone cameras is AI, https://www.slashgear.com/the-future-of-smartphone-cameras-is-ai-15530789/ (dostęp: 10.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Törnberg Petter, Törnberg Anton (2018), The limits of computation: A philosophical critique of contemporary Big Data research, „Big Data & Society”, vol. 5(2), s. 1–12, https://doi.org/10.1177/2053951718811843
Zobacz w Google Scholar
Troszczyński Marek, Wawer Aleksander (2017), Czy komputer rozpozna hejtera? Wykorzystanie uczenia maszynowego (ML) w jakościowej analizie danych, „Przegląd Socjologii Jakościowej”, t. XIII, nr 2, s. 62–80.
Zobacz w Google Scholar
Trzpiot Grażyna (2017), Rozumienie Data Science, [w:] G. Trzpiot (red.), Statystyka a Data Science, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, s. 6–30.
Zobacz w Google Scholar
Tufte Edward R. (1983), The Visual Display of Quantitative Information, Graphics Press, Cheshire.
Zobacz w Google Scholar
Turner Anna, Zieliński Marcin W., Słomczyński Kazimierz M. (2018), Google big data: charakterystyka i zastosowanie w naukach społecznych, „Studia Socjologiczne”, nr 4(231), s. 49–71, https://doi.org/10.24425/122482
Zobacz w Google Scholar
UNECE (2014), How big is Big Data? Exploring the role of Big Data in Official Statistics, http://www1.unece.org/stat/platform/display/bigdata/How+big+is+Big+Data (dostęp: 5.06.2017).
Zobacz w Google Scholar
Uri Therese (2015), The Strengths and Limitations fo Using Situational Analysis Groun- ded Theory as Research Methodology, „Journal of Ethnographic & Qualitative Research”, vol. 10(1), s. 135–151, https://www.depts.ttu.edu/education/our-people/Faculty/additional_pages/duemer/epsy_5382_class_materials/2019/The_Strengths_and_Limitations_of_Using_SituationalAnalysis_Grounded_Theory_as_Research_Methodology_Uri_2015.pdf (dostęp: 10.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Vaidhyanathan Siva (2018), Antisocial media. Jak Facebook oddala nas od siebie i zagraża demokracji, Grupa Wydawnicza Foksal, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Van Camp Jeffrey (2019), 8 Best Smart Speakers in 2019: Alexa, Google Assistant, Siri, Cortana | WIRED, https://www.wired.com/story/best-smart-speakers/ (dostęp: 10.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Vanderplas Jake (2016), Conda: Myths and Misconceptions, https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ (dostęp: 22.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Vazquez Favio (2017), Data version control with DVC. What do the authors have to say?, https://towardsdatascience.com/data-version-control-with-dvc-what-do-the-authors-have-to-say-3c3b10f27ee (dostęp: 3.08.2018).
Zobacz w Google Scholar
Vicknair Chad, Macias Michael, Zhao Zhendong, Nan Xiaofei, Chen Yixin, Wilkins Dawn (2010), A comparison of a graph database and a relational database: a data provenance perspective, „Proceedings of the 48th Annual Southeast Regional Conference on ACM SE”, https://doi.org/10.1145/1900008.1900067
Zobacz w Google Scholar
Vopson Melvin M. (2020), The information catastrophe, „AIP Advances”, vol. 10(8), 085014, https://doi.org/10.1063/5.0019941
Zobacz w Google Scholar
Votta Fabio (2018), @favstats: Our @hadleywickham, who art at RStudio, Hallowed be thy name. Thy functions run, thy unit tests..., https://twitter.com/favstats/status/1043836510880116738 (dostęp: 23.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Wachter Sandra, Mittelstadt Brent, Floridi Luciano (2017), Why a Right to Explanation of Automated Decision-Making Does Not Exist in the General Data Protection Regulation, „International Data Privacy Law”, vol. 7(2), s. 76–99, https://doi.org/10.1093/idpl/ipx005
Zobacz w Google Scholar
Wagner Ben (2018), Ethics as an Escape from Regulation: From ethics-washing to ethics-shopping?, [w:] E. Bayamlioglu, I. Baraliuc, L.A.W. Janssens, M. Hildebrandt (red.), Being Profiling: Cogitas Ergo Sum. 10 Years of Profiling the European Citizen, Amsterdam University Press, Amsterdam, s. 84–90.
Zobacz w Google Scholar
Walne Zgromadzenie Delegatów Polskiego Towarzystwa Socjologicznego (2012), Kodeks etyki socjologa, http://pts.org.pl/wp-content/uploads/2016/04/kodeks.pdf (dostęp: 4.04.2017).
Zobacz w Google Scholar
Wang Tricia (2013), Why Big Data Needs Thick Data, https://medium.com/ethnography-matters/why-big-data-needs-thick-data-b4b3e75e3d7 (dostęp: 7.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wang Tricia (2016), The human insights missing from big data, https://www.ted.com/talks/tricia_wang_the_human_insights_missing_from_big_data#t-9755 (dostęp: 7.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Warsaw.AI (2020), Przemysław Biecek, https://warsaw.ai/speaker/przemyslaw-biecek/ (dostęp: 5.08.2020).
Zobacz w Google Scholar
Watson Samuel (2018), Samuel S. Watson’s answer to Who will eventually win the Python versus R debate in data science?, https://www.quora.com/Who-will-eventually-win-the-Python-versus-R-debate-in-data-science/answer/Samuel-S-Watson-1 (dostęp: 8.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Watson Sara M. (2015) Data is the New “__”, http://dismagazine.com/discussion/73298/sara-m-watson-metaphors-of-big-data/ (dostęp: 23.04.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wąsowski Michał (2018), Mark Zuckerberg pokazał „prawdziwą twarz” na przesłuchaniach w Kongresie USA, https://businessinsider.com.pl/firmy/strategie/jak-poradzil-sobie-mark-zuckerberg-na-przesluchaniu-senatu-usa/b1yjyfg (dostęp: 9.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
WDI18 (2018), Warszawskie Dni Informatyki 2018: Data Science by Data Science Warsaw, https://warszawskiedniinformatyki.pl/ (dostęp: 11.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Weber Max (1989), Polityka jako zawód i powołanie, Wydawnictwo Znak, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
What is the difference between Terminal, Console, Shell, and Command Line? (2014), https://askubuntu.com/questions/506510/what-is-the-difference-between-terminal-console-shell-and-command-line (dostęp: 13.10.2019).
Zobacz w Google Scholar
White John (2012), Julia, I Love You, http://www.johnmyleswhite.com/notebook/2012/03/31/julia-i-love-you/ (dostęp: 15.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
White Tom (2015), Hadoop: The Definitive Guide, O’Reilly, Sebastopol.
Zobacz w Google Scholar
Why R? Foundation (2018), http://whyr.pl/ (dostęp: 11.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2010), A Layered Grammar of Graphics, „Journal of Computational and Graphical Statistics”, vol. 19(1), s. 3–28, https://doi.org/10.1198/jcgs.2009.07098
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2014a), Advanced R, Chapman and Hall/CRC Press, New York.
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2014b), Data science: how is it different to statistics ?, http://bulletin.imstat.org/2014/09/data-science-how-is-it-different-to-statistics/ (dostęp: 3.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2014c), Tidy Data, „Journal of Statistical Software”, vol. 59(10), s. 1–23, https://doi.org/10.18637/jss.v059.i10
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2017), tidyverse: Easily Install and Load the “Tidyverse”, https://cran.r-project.org/package=tidyverse (dostęp: 11.05.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2018a), Hadley Wickham, http://hadley.nz/ (dostęp: 16.01.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2018b), profr: An Alternative Display for Profiling Information, https://cran.r-project.org/package=profr (dostęp: 3.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2018c), scales: Scale Functions for Visualization, https://cran.r-project.org/package=scales (dostęp: 3.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2018d), You can’t do data science in a GUI, https://www.youtube.com/watch?v=cpbtcsGE0OA (dostęp: 27.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley (2019), Letter To A Young Maintainer – talk at Monktoberfest 2019, https://www.youtube.com/watch?v=1K7u5hkciLI (dostęp: 30.04.2020).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley, Grolemund Garrett (2017), R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, O’Reilly, Beijing–Boston–Farnham–Sebastopol–Tokyo, https://r4ds.had.co.nz (dostęp: 27.11.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley, Grolemund Garrett (2018), Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych, Wydawnictwo Helion, Gliwice.
Zobacz w Google Scholar
Wickham Hadley, Averick Mara, Bryan Jennifer, Chang Winston, McGowan Lucy, François Romain, Grolemund Garrett, Hayes Alex, Henry Lionel, Hester Jim, Kuhn Max, Pedersen Thomas, Miller Evan, Bache Stephan, Müller Kirill, Ooms Jeroen, Robinson David, Seidel Dana, Spinu Vitalie, Takahashi Kohske, Vaughan Davis, Wilke Claus, Woo Kara, Yutani Hiroaki (2019), Welcome to the Tidyverse, „Journal of Open Source Software”, vol. 4(43), 1686, https://doi.org/10.21105/joss.01686
Zobacz w Google Scholar
Wikipedia (b.d.), Data scientist, https://pl.wikipedia.org/wiki/Data_scientist (dostęp: 13.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Wilke Claus O. (2019), cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for ‘ggplot2’, https://cran.r-project.org/package=cowplot (dostęp: 30.04.2020).
Zobacz w Google Scholar
Will Josh (2012), @josh_wills: Data Scientist (n.): Person who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician, https://twitter.com/josh_wills/status/198093512149958656 (dostęp: 7.12.2017).
Zobacz w Google Scholar
Williams Alex (2017), Will Robots Take Our Children’s Jobs?, „The New York Times”, 11 grudnia, https://www.nytimes.com/2017/12/11/style/robots-jobs-children.html (dostęp: 14.02.2018).
Zobacz w Google Scholar
Williams Laurie, Kessler Robert, Cunningham Ward, Jeffries Ron (2000), Strengthening the case for pair programming, „IEEE Software”, vol. 17(4), s. 19–25, https://doi.org/10.1109/52.854064
Zobacz w Google Scholar
Williams Wendy M., Ceci Stephen J. (2015), National hiring experiments reveal 2:1 faculty preference for women on STEM tenure track, „Proceedings of the National Academy of Sciences”, vol. 112(17), s. 5360–5365, https://doi.org/10.1073/pnas.1418878112
Zobacz w Google Scholar
WiMLDS (2018), http://wimlds.org/ (dostęp: 26.09.2018).
Zobacz w Google Scholar
Winner Langdon (1980), Do Artifacts Have Politics?, „Daedalus”, vol. 109(1), s. 121–136.
Zobacz w Google Scholar
Witkowska Dorota (2002), Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. Wybrane zagadnienia finansowe, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Wolpert David H., Macready William G. (1997), No free lunch theorems for optimization, „IEEE Transactions on Evolutionary Computation”, vol. 1(1), s. 67–82, https://doi.org/10.1109/4235.585893
Zobacz w Google Scholar
Wong Gillian, Chin Josh (2016), China’s New Tool for Social Control: A Credit Rating for Everything, „The Wall Street Journal”, 28 listopada, https://www.wsj.com/articles/chinas-new-tool-for-social-control-a-credit-rating-for-everything-1480351590 (dostęp: 21.01.2019).
Zobacz w Google Scholar
Wong Julia Carrie (2018), Mark Zuckerberg apologises for Facebook’s ‘mistakes’ over Cambridge Analytica, „The Guardian”, https://www.theguardian.com/technology/2018/mar/21/mark-zuckerberg-response-facebook-cambridge-analytica (dostęp: 5.02.2019).
Zobacz w Google Scholar
Woodgate Rob (2019), What Is Slack, and Why Do People Love It?, https://www.howtogeek.com/428046/what-is-slack-and-why-do-people-love-it/ (dostęp: 4.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Wrenn Mary V. (2015), Agency and neoliberalism, „Cambridge Journal of Economics”, vol. 39(5), s. 1231–1243, https://doi.org/10.1093/cje/beu047
Zobacz w Google Scholar
Wu Jeff (1997), Statistics = Data Science?, https://www2.isye.gatech.edu/~jeffwu/presentations/datascience.pdf (dostęp: 11.11.2017).
Zobacz w Google Scholar
Xie Yihui (2016), Bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown, Chapman and Hall/CRC, New York.
Zobacz w Google Scholar
Xie Yihui, Allaire J.J., Grolemund Garrett (2018), R Markdown: The Definitive Guide, Chapman and Hall/CRC, Boca Raton.
Zobacz w Google Scholar
Xie Yihui, Thomas Amber, Hill Alison P. (2022), blogdown: Creating Websites with R Markdown, https://bookdown.org/yihui/blogdown/ (dostęp: 4.09.2019).
Zobacz w Google Scholar
Yair Gad (2007), Meritocracy, [w:] G. Ritzer (red.), The Blackwell Encyclopedia of Sociology, John Wiley & Sons, Ltd., Oxford, https://doi.org/10.1002/9781405165518.wbeosm082
Zobacz w Google Scholar
Yau Nathan (2009), Rise of the Data Scientist, https://flowingdata.com/2009/06/04/rise-of-the-data-scientist/ (dostęp: 12.12.2017).
Zobacz w Google Scholar
Yegulalp Serdar (2017), Facebook brings GPU-powered machine learning to Python, https://www.infoworld.com/article/3159120/facebook-brings-gpu-powered-machine-learning-to-python.html (dostęp: 17.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Youtie Jan, Porter Alan L., Huang Ying (2016), Early social science research about Big Data, „Science and Public Policy”, vol. 44(1), s. 1–10, https://doi.org/10.1093/scipol/scw021
Zobacz w Google Scholar
Zagórna Anna (2020), Unia wypuściła „Białą księgę sztucznej inteligencji”, https://www.sztucznainteligencja.org.pl/unia-wypuscila-biala-ksiege-sztucznej-inteligencji/ (dostęp: 23.02.2020).
Zobacz w Google Scholar
Zaharia Matei, Franklin Michael J., Ghodsi Ali, Gonzalez Joseph, Shenker Scott, Stoica Ion, Xin Reynold S., Wendell Patrick, Das Tathagata, Armbrust Mi- chael, Dave Ankur, Meng Xiangrui, Rosen Josh, Venkataraman Shivaram (2016), Apache Spark: a unified engine for big data processing, „Communications of the ACM”, vol. 59(11), s. 56–65, https://doi.org/10.1145/2934664
Zobacz w Google Scholar
Zaród Marcin (2018), Aktorzy-sieci w kolektywach hakerskich w Polsce, praca doktorska, Uniwersytet Warszawski, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Zawistowska Alicja (2013) „Płeć matematyki”. Zróżnicowania osiągnięć ze względu na płeć wśród uzdolnionych uczniów, „Studia Socjologiczne”, nr 3(210), s. 75–95.
Zobacz w Google Scholar
Zeileis Achim, the R community. Contributions (fortunes, or code) by Hothorn Torsten, Dalgaard Peter, Ligges Uwe, Wright Kevin, Maechler Martin, Brinchmann Halvorsen Kjetil, Hornik Kurt, Murdoch Duncan, Bunn Andy, Brownrigg Ray, Bivand Roger, Graves Spencer, Lemon Jim, Kleiber Christian, Reiner David L., Gunter Berton, Koenker Roger, Berry Charles, Schwartz Marc, Dewey Michael, Bolker Ben, Dunn Peter, Goslee Sarah, Blomberg Simon, Venables Bill, Rau Roland, Petzoldt Thomas, Turner Rolf, Leeds Mark, Charpentier Emmanuel, Evans Chris, Sonego Paolo, Ehlers Peter, Steuer Detlef, Galili Tal, Snow Greg, Ripley Brian D., Sumner Michael, Winsemius David, Andronic Liviu, Diggs Brian, Stigler Matthieu, Friendly Michael, Eddelbuettel Dirk, Heiberger Richard M., Burns Patrick, Menne Dieter, Vries Andrie de, Rowlingson Barry, Lancelot Renaud, Weylandt R. Michael, Skoien Jon Olav, Morneau Francois, Unwin Antony, Wiley Joshua, Therneau Terry, Hanson Bryan, Singmann Henrik, Szoecs Eduard, Passolt Gregor, Nash John C. (2016), fortunes: R Fortunes, https://cran.r-project.org/package=fortunes (dostęp: 17.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Zhang Amy X., Muller Michael, Wang Dakuo (2020), How do Data Science Workers Collaborate? Roles, Workflows, and Tools, http://arxiv.org/abs/2001.06684 (dostęp: 23.02.2020).
Zobacz w Google Scholar
Zhao Shuai, Talasila Manoop, Jacobson Guy, Borcea Cristian, Aftab Syed Anwar, Murray John F. (2018), Packaging and Sharing Machine Learning Models via the Acumos AI Open Platform, [w:] 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), IEEE, Orlando, s. 841–846, https://ieeexplore.ieee.org/document/8614160/ (dostęp: 17.07.2019).
Zobacz w Google Scholar
Zuboff Shoshana (2015), Big other: Surveillance Capitalism and the Prospects of an Information Civilization, „Journal of Information Technology”, vol. 30(1), s. 75–89, https://doi.org/10.1057/jit.2015.5
Zobacz w Google Scholar
Zuboff Shoshana (2019), The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power, PublicAffairs, New York.
Zobacz w Google Scholar
Żulicki Remigiusz (2016), Big Data – nowa wiedza?, [w:] M. Maciąg, F. Polakowski (red.), Postęp cywilizacyjny – stan obecny i perspektywy, Wydawnictwo Naukowe TYGIEL, Lublin, s. 19–31.
Zobacz w Google Scholar
Żulicki Remigiusz (2017), Potencjał Big Data w badaniach społecznych, „Studia Socjologiczne”, nr 3(226), s. 176–207.
Zobacz w Google Scholar
Żulicki Remigiusz (2019), Pułapki myślowe data-driven. Krytyka (nie tylko) metodologiczna, „Marketing i Rynek”, nr 8(XXVI), s. 3–14, https://doi.org/10.33226/1231-7853.2019.8.1
Zobacz w Google Scholar
Żulicki Remigiusz, Żytomirski Michał (2020), Próba wypracowania metodologii pomiaru baniek filtrujących w wyszukiwarce Google, „Zarządzanie Mediami”, nr 8(3), s. 243–257, https://doi.org/10.4467/23540214ZM.20.034.12052
Zobacz w Google Scholar
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Zgodnie z Komunikatem Prorektora UŁ ds. nauki dotyczącym systemu ScienceON od 15.09.2023 r. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego wprowadza dane o wszystkich publikacjach wydanych przez siebie...