【每周一本書】之《數(shù)據(jù)天才：數(shù)據(jù)科學(xué)家修煉之道》

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)科學(xué)家圖書

原創(chuàng) abby | 2017-06-13 08:00

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】這是一本跟數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)家有關(guān)的“手冊(cè)”，它還包含傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程或計(jì)算機(jī)科學(xué)教科書中所沒有的信息

【每周一本書】之《數(shù)據(jù)天才：數(shù)據(jù)科學(xué)家修煉之道》

來源：數(shù)據(jù)猿作者：abby

2017 年大數(shù)據(jù)行業(yè)已經(jīng)從上半場(chǎng)開始挺進(jìn)下半場(chǎng)，數(shù)據(jù)在不知不覺中影響著我們的生產(chǎn)、生活、娛樂等方方面面。我們深耕在行業(yè)，深知目前國(guó)內(nèi)從行業(yè)角度真正缺乏的是有著商業(yè)精神的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

數(shù)據(jù)科學(xué)家是商業(yè)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的通才，成為數(shù)據(jù)科學(xué)家正成為年輕人的新夢(mèng)想。全球到2018年對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家有上千萬的職位空缺，僅中國(guó)就稀缺上百萬這樣的人才。

今天，小編就為大家推薦一本成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備寶典——《數(shù)據(jù)天才：數(shù)據(jù)科學(xué)家修煉之道》

本書會(huì)精準(zhǔn)地告訴你：什么是數(shù)據(jù)科學(xué)，它跟計(jì)算機(jī)科學(xué)有何差異，如何從數(shù)據(jù)中提煉價(jià)值，如何提升數(shù)據(jù)科學(xué)技能，獲得工作機(jī)會(huì)。

本書包括以下內(nèi)容：

源代碼、數(shù)據(jù)集，以及供復(fù)習(xí)的名詞字典

供數(shù)據(jù)科學(xué)家參考的簡(jiǎn)歷樣本、薪酬調(diào)查，以及職位描述樣本

什么樣的公司在尋找數(shù)據(jù)科學(xué)家

大數(shù)據(jù)及分析產(chǎn)業(yè)的權(quán)威分析

能展示競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的實(shí)際面試問題

能幫助切實(shí)理解數(shù)據(jù)分析的案例

數(shù)據(jù)科學(xué)竅門、秘方和規(guī)則

大數(shù)據(jù)_數(shù)據(jù)科學(xué)家_圖書-1

這是一本跟數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)家有關(guān)的“手冊(cè)”，它還包含傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程或計(jì)算機(jī)科學(xué)教科書中所沒有的信息。憑借作者在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域20多年的領(lǐng)導(dǎo)者地位，他在本書中收集了他認(rèn)為對(duì)從事數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)最重要的一些信息。在過去3年里，本書中的很多內(nèi)容首先被發(fā)表在Data Science Central官網(wǎng)上，被數(shù)百萬的網(wǎng)站用戶所閱讀。本書介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)與其他相關(guān)領(lǐng)域的差異，以及使用大數(shù)據(jù)能給組織帶來的價(jià)值。

本書從內(nèi)容上分為3個(gè)部分：

一、多層次地討論數(shù)據(jù)科學(xué)是什么，以及數(shù)據(jù)科學(xué)涉及哪些其他學(xué)科；

二、數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層面，包括教程和案例研究；

三、給正在從業(yè)和有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家介紹一些職業(yè)資源。

這本書涵蓋了什么？

本書的技術(shù)部分包括數(shù)據(jù)科學(xué)的核心內(nèi)容，比如：

將大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的算法應(yīng)用到大數(shù)據(jù)時(shí)的挑戰(zhàn)（例如在進(jìn)行大數(shù)據(jù)聚類或分類時(shí)的解決方案）。

一種統(tǒng)計(jì)科學(xué)上新穎、簡(jiǎn)化、對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)友好的方法，重點(diǎn)在于它是一種健壯的無模型方法。

頂尖的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（隱性決策樹和組合特征選擇）。

新型數(shù)據(jù)的新指標(biāo)（綜合指標(biāo)、預(yù)測(cè)能力、波動(dòng)系數(shù)）。

創(chuàng)建快速算法所需的計(jì)算機(jī)科學(xué)要素。

MapReduce和Hadoop，以及Hadoop進(jìn)行計(jì)算時(shí)的數(shù)值穩(wěn)定性。

作者簡(jiǎn)介：

Vincent Granville博士：是一名富有遠(yuǎn)見的數(shù)據(jù)科學(xué)家，有15年大數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)建模、數(shù)字分析和業(yè)務(wù)分析的經(jīng)驗(yàn)。Vincent 在評(píng)分技術(shù)、欺詐檢測(cè)和網(wǎng)絡(luò)流量?jī)?yōu)化及增長(zhǎng)等領(lǐng)域，是舉世公認(rèn)的權(quán)威專家。在過去的 10 年中，他曾與 Visa 一起研究實(shí)時(shí)信用卡欺詐檢測(cè)，與CNET一起研究廣告組合優(yōu)化，與Microsoft（微軟公司）一起研究“改變點(diǎn)檢測(cè)”，與Wells Fargo（富國(guó)銀行）一起研究在線用戶體驗(yàn)，與InfoSpace一起研究搜索智能，與eBay一起研究自動(dòng)競(jìng)價(jià)，與各大搜索引擎、廣告網(wǎng)絡(luò)和大型廣告客戶一起研究點(diǎn)擊欺詐檢測(cè)。Vincent 也管理著LinkedIn上最大的“大數(shù)據(jù)及分析數(shù)據(jù)科學(xué)家”小組，該小組擁有超過100 000名成員。

適讀人群：

本書是寫給數(shù)據(jù)科學(xué)家和相關(guān)專業(yè)人士的（如業(yè)務(wù)分析師、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、軟件工程師、數(shù)據(jù)工程師和統(tǒng)計(jì)學(xué)家），也適合有興趣轉(zhuǎn)投大數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)的人閱讀。

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本書由 數(shù)據(jù)猿聯(lián)合電子工業(yè)出版社 共同推薦

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