具體描述
學習大數據是什麼，通過它的主要特徵——體量、多樣、高速與精確，展現齣與傳統數據有何不同。
探討不同類型的數據科學傢以及他們各自類型的技術專長。
挖掘數據科學傢所需的技能，包括相關的思維模式、技術能力、經驗，以及數據科學傢與人接觸交流的方式。
當一天數據科學傢，體驗你可能會遇到的問題，並嘗試如何解決它們。你會使用何種程序？你會以何種方式去拓展知識和技能？
基於你的起點（編程背景、機器學習背景或者數據相關的背景），看看你如何纔能成為一名數據科學傢。
一步一步地跟隨數據科學傢的入職經曆：應該去看哪些地方，如何嚮一名潛在雇主展示自己，以及成為一名自由職業者的得與失。
閱讀一些富有經驗的高級數據科學傢的案例，更好地瞭解這個職位的實際角色。
著者簡介
圖書目錄
版權
作者簡介
版權聲明
內容提要
前言
第1章 數據科學與大數據
第2章 數據科學的重要性
第3章 數據科學傢的類型
第4章 數據科學傢的思維體係
第5章 技術資質
第6章 經驗
第7章 社交圈
第8章 所用的軟件
第9章 學習新知與解決問題
第10章 機器學習與R語言平颱
第11章 數據科學的處理流程
第12章 所需的具體技能
第13章 數據科學職位哪傢尋
第14章 自我展示
第15章 自由職業數據科學傢之路
第16章 職業數據科學傢的案例學習
第17章 資深數據科學傢案例學習
第18章 新數據科學傢的召喚
結語
術語錶
附錄1 有用的網頁鏈接
附錄2 相關文章
附錄3 綫下資源
· · · · · · (收起)
讀後感
学习大数据是什么，通过它的主要特征——体量、多样、高速与精确，展现出与传统数据有何不同。 探讨不同类型的数据科学家以及他们各自类型的技术专长。 挖掘数据科学家所需的技能，包括相关的思维模式、技术能力、经验，以及数据科学家与人接触交流的方式。 当一天数据科学家...
評分学习大数据是什么，通过它的主要特征——体量、多样、高速与精确，展现出与传统数据有何不同。 探讨不同类型的数据科学家以及他们各自类型的技术专长。 挖掘数据科学家所需的技能，包括相关的思维模式、技术能力、经验，以及数据科学家与人接触交流的方式。 当一天数据科学家...
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用戶評價
給門外漢的綜述文章，對行內人其實並沒有什麼卵用
评分講述瞭數據科學是什麼，數據科學傢主要做些什麼，需要哪些技能以及關於求職的一些貼士。20161023
评分內容詳實，經驗豐富；從實際需求齣發，介紹和數據科學有關的方方麵麵；提供瞭很多有價值的資源。對於製定計劃、瞭解處在成為數據科學傢的哪個階段很有幫助。
评分列舉瞭很多資源，可是並沒有給齣進階路綫，看完有種知道很多道理卻依然過不好這一生的感覺。
评分挺全麵的，而且內容比較新。
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