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数据天才:数据科学家修炼之道

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【美】Vincent Granville
电子工业出版社
吴博
2017-5
356
85
平装
9787121308833

图书标签: 数据科学  机器学习  数据挖掘  计算机  计算科学  大数据  data.mining  AI   


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发表于2024-11-20

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图书描述

这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”,它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。

《数据天才:数据科学家修炼之道》有3个组成部分:一是多层次地讨论数据科学是什么,以及数据科学涉及哪些其他学科;二是数据科学的技术应用层面,包括教程和案例研究;三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。《数据天才:数据科学家修炼之道》中有很多职业和培训相关资源(如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API),所以借助《数据天才:数据科学家修炼之道》,你现在就可以开始数据科学实践,并快速地提升你的职业水平。

《数据天才:数据科学家修炼之道》是写给数据科学家和相关专业人士的(如业务分析师、计算机科学家、软件工程师、数据工程师和统计学家),也适合有兴趣转投大数据科学事业的人阅读。

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著者简介

Vincent Granville博士是一名富有远见的数据科学家,有 15 年大数据、预测建模、数字分析和业务分析的经验。Vincent 在评分技术、欺诈检测和网络流量优化及增长等领域,是举世公认的权威专家。在过去的 10 年中,他曾与 Visa 一起研究实时信用卡欺诈检测,与CNET一起研究广告组合优化,与Microsoft(微软公司)一起研究“改变点检测”,与Wells Fargo(富国银行)一起研究在线用户体验,与InfoSpace一起研究搜索智能,与eBay一起研究自动竞价,与各大搜索引擎、广告网络和大型广告客户一起研究点击欺诈检测。Vincent 也管理着LinkedIn上最大的“大数据及分析数据科学家”小组,该小组拥有超过100 000名成员。

最近,Vincent推出了数据科学中心(Data Science Center)这个大数据、业务分析和数据科学界的领先社区。Vincent曾是剑桥大学和美国国家统计科学学院的博士后。他曾入围沃顿商业计划竞赛和比利时数学奥林匹克的决赛。Vincent 已经在统计期刊上发表了40篇论文,并且是许多国际会议的受邀演讲嘉宾。他还开发了一种新的数据挖掘技术,被称为隐性决策树,他还拥有多项专利,是发表数据科学书籍的第一人,并筹集了600万美元的创业启动资金。根据福布斯的排名,Vincent 是大数据领域前20位有影响力的人物之一,被VentureBeat、MarketWatch和美国有线新闻网(CNN)专门报道。Vincent的Twitter账号为@Analyticbridge。

关于译者

吴博:利兹大学博士后,具备多年机器学习研发、数据科学从业经验。曾任爱立信大数据高级研究员,多家公司数据科学家及数据变现业务负责人。现任深圳市宜远智能科技有限公司创始人。

张晓峰:哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术学院副教授、博士生导师,主要研究方向为数据挖掘、隐私保护和机器学习等。曾在北大方正研究院、香港大学电子技术研究所工作。主持包括国家自然科学基金面上项目,以及其他省/市纵向、横向课题十余项。已在国内外重要学术刊物与会议上发表SCI/EI索引论文40余篇。

季春霖:深圳光启高等理工研究院联合创始人,副院长;深圳市统计学会副会长;哈佛大学博士后,杜克大学统计学博士,剑桥大学硕士;广东省自然科学基金杰青项目获得者;发表包括Science在内的论文60余篇,授权专利400余项。热衷于贝叶斯统计学及其应用。


图书目录


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用户评价

评分

高屋建瓴的概括了数据科学家的技能领域、工作内容和职业要求,对希望迈入数据科学行业的人设计自己的学习路径和职业路径有指导意义,推荐一读

评分

在鹅厂工作的学姐推荐的书。读下来的感受是,作为一个门外汉,书中数据科学家的定义完全打破了自己原来的认知。数据科学家更多的是在数据中挖掘到有用的信息,这些信息可能有益于提高收入/避免损失/解释现象等。一些技术确实需要掌握,但更注重想法。目前在一个整本书通读的状态,很多地方还云里雾里不太清楚,希望能有人指点一二或者一起讨论。还是得二刷。

评分

不推荐,有些观点不能接受,翻译得也看不懂。

评分

概括性地描述了数据科学家的方方面面,介绍了不少网络资源,需要的技能。不是算法介绍的书,而是一本成长道路的指导书。从中的收货:自己缺少NLP和数据可视化的技能;具备的能力:大数据、数据分析、机器学习、神经网络。

评分

太高深了

读后感

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之前在IBM工作时,北美大神们流传过来一份书单,其中包含本书,然后就把其中文版放在购物车中,由于书名我不是很喜欢所以直到最近才下单并且一气读完。内容很好,书名很烂。 本书围绕数据科学家这个新兴职业展开,内容非常庞杂,看得出作者对这个职业的思考是很广博的。干货多...

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