Убран отладочный код

source/text.d

@@ -0,0 +1,72 @@
+string text = "Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, " ~
+	"основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью " ~
+	"анализа больших наборов данных. Как область деятельности " ~
+	"наука о данных включает в себя ряд принципов, методов " ~
+	"постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления " ~
+	"скрытых полезных закономерностей в больших наборах данных. " ~
+	"Она тесно связана с глубинным анализом данных и машинным " ~
+	"обучением, но имеет более широкий охват. Сегодня наука о " ~
+	"данных управляет принятием решений практически во всех " ~
+	"сферах современного общества. В повседневной жизни вы " ~
+	"ощущаете на себе воздействие науки о данных, когда видите " ~
+	"отобранные специально для вас рекламные объявления, " ~
+	"рекомендованные фильмы и книги, ссылки на предполагаемых " ~
+	"друзей, отфильтрованные письма в папке со спамом, " ~
+	"персональные предложения от мобильных операторов и " ~
+	"страховых компаний. Она влияет на порядок переключения и " ~
+	"длительность сигналов светофоров в вашем районе, на то, как " ~
+	"были созданы новые лекарства, продающиеся в аптеке, и то, как " ~
+	"полиция вычисляет, где может потребоваться ее присутствие. " ~
+	"Рост использования науки о данных в обществе обусловлен " ~
+	"появлением больших данных и социальных сетей, увеличением " ~
+	"вычислительной мощности, уменьшением размеров носителей " ~
+	"компьютерной памяти и разработкой более эффективных " ~
+	"методов анализа и моделирования данных, таких как глубокое " ~
+	"обучение. Вместе эти факторы означают, что сейчас процесс " ~
+	"сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее " ~
+	"доступен для организаций. В то же время эти технические " ~
+	"новшества и растущее применение науки о данных означают, что " ~
+	"этические проблемы, связанные с использованием данных и " ~
+	"личной конфиденциальностью, тоже вышли на первый план. Цель " ~
+	"этой книги — познакомить с наукой о данных на уровне ее " ~
+	"основных элементов и с той степенью погружения, которая " ~
+	"обеспечит принципиальное понимание вопроса. " ~
+	"Глава 1 очерчивает область науки о данных и дает краткую " ~
+	"историю ее становления и эволюции. В ней мы также " ~
+	"рассмотрим, почему наука о данных стала такой востребованной " ~
+	"сегодня, и перечислим факторы, стимулирующие ее внедрение. В " ~
+	"конце главы мы развенчаем несколько мифов, связанных с темой " ~
+	"книги. Глава 2 вводит фундаментальные понятия, относящиеся к " ~
+	"данным. В ней также описаны стандартные этапы проекта: " ~
+	"понимание бизнес-целей, начальное изучение данных, " ~
+	"подготовка данных, моделирование, оценка и внедрение. Глава 3 " ~
+	"посвящена инфраструктуре данных и проблемам, связанным с " ~
+	"большими данными и их интеграцией из нескольких источников. " ~
+	"Одна из таких типичных проблем заключается в том, что данные " ~
+	"в базах и хранилищах находятся на одних серверах, а " ~
+	"анализируются на других. Поэтому колоссальное время тратится " ~
+	"на перемещение больших наборов данных между этими " ~
+	"серверами. Глава 3 начинается с описания типичной " ~
+	"инфраструктуры науки о данных для организации и некоторых " ~
+	"свежих решений проблемы перемещения больших наборов " ~
+	"данных, а именно: метода машинного обучения в базе данных, " ~
+	"использования Hadoop для хранения и обработки данных, а также " ~
+	"разработки гибридных систем, в которых органично сочетаются " ~
+	"традиционное программное обеспечение баз данных и решения, " ~
+	"подобные Hadoop. Глава завершается описанием проблем, " ~
+	"связанных с интеграцией данных в единое представление для " ~
+	"последующего машинного обучения. Глава 4 знакомит читателя с " ~
+	"машинным обучением и объясняет некоторые из наиболее " ~
+	"популярных алгоритмов и моделей, включая нейронные сети, " ~
+	"глубокое обучение и деревья решений. В главе 5 основное " ~
+	"внимание уделяется использованию опыта в области машинного " ~
+	"обучения для решения реальных задач, приводятся примеры " ~
+	"анализа стандартных бизнес-проблем и того, как они могут быть " ~
+	"решены с помощью машинного обучения. В главе 6 " ~
+	"рассматриваются этические вопросы науки о данных, последние " ~
+	"разработки в области регулирования и некоторые из новых " ~
+	"вычислительных методов защиты конфиденциальности в " ~
+	"процессе обработки данных. Наконец, в главе 7 описаны сферы, " ~
+	"на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в " ~
+	"ближайшем будущем, изложены принципы, позволяющие " ~
+	"определить, будет ли данный конкретный проект успешным.";