具体描述
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。
作者简介
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。
目录信息
-真伪数据科学对比 2
- - 伪数据科学的两个例子 5
- - 新大学的面貌 7
-数据科学家 10
- - 数据科学家与数据工程师 10
- - 数据科学家与统计学家 12
- - 数据科学家与业务分析师 13
-13个真实世界情景中的数据科学应用 14
- - 情景1：国家对烈性酒销售的垄断结束后，DUI（酒后驾驶）逮捕量减少 15
- - 情景2：数据科学与直觉 17
- - 情景3：数据故障将数据变成乱码 19
- - 情景4：异常空间的回归 21
- - 情景5：分析与诱导在提升销量上有何不同价值 22
- - 情景6：关于隐藏数据 24
- - 情景7：汽油中的铅会导致高犯罪率。真的吗 25
- - 情景8：波音787（梦幻客机）问题 26
- - 情景9：NLP的7个棘手句子 27
- - 情景10：数据科学家决定着我们所吃的食品 28
- - 情景11：用较好的相关性增加亚马逊的销售量 30
- - 情景12：检测Facebook上的假档案或假“喜欢”数 32
- - 情景13：餐厅的分析 33
-数据科学的历史、开拓者和现代趋势 33
- - 统计学将会复兴 34
- - 历史与开拓者 36
- - 现代的趋势 38
- - 最近的问答讨论 40
-总结 44
第2章 大数据的独特性 45
-两个大数据的问题 45
- - 大数据“诅咒” 45
- - 数据快速流动问题 50
-大数据技术示例 56
- - 大数据问题是数据科学所面临挑战的缩影 56
- - 大规模数据集的聚类和分类 58
- - 1亿行的Excel 63
-MapReduce不能做什么 67
- - 问题 67
- - 3种解决方案 68
- - 结论：何时使用MapReduce 69
-沟通问题 70
-数据科学：统计学的终结 72
- - 8种最差的预测建模技术 72
- - 把计算机科学、统计学和行业专业知识结合在一起 74
-大数据生态系统 78
-总结 79
第3章 成为一名数据科学家 80
-数据科学家的主要特征 80
- - 数据科学家的职能 80
- - 横向与纵向数据科学家 83
-数据科学家的类型 86
- - 伪数据科学家 86
- - 自学成才的数据科学家 86
- - 业余数据科学家 87
- - 极限数据科学家 89
-数据科学家人群特征 90
-数据科学方面的培训 91
- - 大学课程 91
- - 公司和协会培训项目 95
- - 免费培训项目 96
-数据科学家职业道路 98
- - 独立顾问 98
- - 创业者 105
-总结 118
第4章 数据科学的技术（I） 119
-新型指标 120
- - 优化数字营销活动的指标 121
- - 欺诈检测的指标 122
-选择合适的分析工具 124
- - 分析软件 124
- - 可视化工具 125
- - 实时产品 126
- - 编程语言 128
-可视化 128
- - 用R生成数据视频 129
- - 更复杂的视频 133
-无模型的统计建模 134
- - 无模型的统计建模是什么 135
- - 该算法是如何工作的 135
- - 源代码生成数据集 137
-三类指标：中心性、波动性、颠簸性 137
- - 中心性、波动性和颠簸性之间的关系 138
- - 定义颠簸性 138
- - 在Excel中计算颠簸性 139
- - 使用颠簸系数 141
-大数据的统计聚类 141
-大数据的相关性和拟合度 143
- - 一系列新的秩相关性 146
- - 渐近分布与归一化 148
- - -计算复杂度 152
- - 计算q(n) 152
- - 理论上的解决方案 155
-结构系数 156
-确定簇的数量 157
- - 方法 157
- - 例子 158
-网络拓扑映射 159
-安全通信：数据加密 163
-总结 166
第5章 数据科学的技术（II） 167
-数据字典 168
- - 什么是数据字典 168
- - 建立数据字典 169
-隐性决策树 169
- - 实现方法 171
- - 示例：互联网流量打分 173
- - 结论 175
-与模型无关的置信区间 175
- - 方法 175
- - 分析桥第一定理 176
- - 应用 177
- - 源代码 178
-随机数 179
-解决问题的4个办法 181
- - 拥有超强直觉能力的业务分析师的直观法 182
- - 软件工程师的蒙特卡洛模拟法 182
- - 统计学家的统计建模方法 183
- - 计算机科学家的大数据方法 183
-因果关系和相关性 183
-怎样检测因果关系 184
-数据科学项目的生命周期 186
-预测模型的错误 189
-逻辑相关回归 191
- - 变量之间的相互作用 191
- - 一阶近似 191
- - 二阶近似 193
- - 用Excel进行回归分析 195
-实验设计 196
- - 有趣的指标 196
- - 把患者分成不同的人群进行治疗 196
- - 私人定制的治疗 197
-分析即服务和应用程序接口 198
- - 工作原理 199
- - 实施案例 199
- - 关键词相关的API的源代码 200
-其他主题 204
- - 当数据库改变时，保存好数值 204
- - 优化网络爬虫 205
- - 哈希连接 206
- - 用于模拟簇的简单源代码 207
-Hadoop和大数据的新型合成方差 208
- - Hadoop和MapReduce的介绍 208
- - 综合指标 209
- - Hadoop、数值的和统计的稳定性 210
- - 方差的抽象概念 211
- - 一个新的大数据定理 213
- - 平移不变性的度量标准 214
- - 实现：通信和计算成本 214
- - 最终意见 215
-总结 215
第6章 数据科学应用案例研究 217
-股票市场 217
- - 使回报率提高500%的模式 217
- - 优化统计交易策略 220
- - 股票交易的API：统计模型 222
- - 股票交易的API：具体实现 225
- - 股票市场模拟 226
- - 些许数学知识 229
- - 新趋势 231
-加密 232
- - 数据科学应用：隐写术 232
- - 好的电子邮件加密 236
- - 验证码破解 239
-欺诈检测 240
- - 点击欺诈 241
- - 连续点击评分与二进制欺诈/非欺诈 242
- - 数学模型与基准 244
- - 虚假转化产生的偏差 245
- - 一些误解 246
- - 统计面临的挑战 246
- - 点击评分优化关键词出价 247
- - 组合优化自动快速的特征选择 249
- - 特征的预测能力：交叉验证 250
- - 勾连检测和僵尸网络的关联规则检测 254
- - 模式检测的极值理论 255
-数字分析 256
- - 在线广告：到达率和频率的计算公式 256
- - 电子邮件营销：提高300%的性能 257
- - 在7天内优化关键词广告宣传活动 258
- - 自动新闻提要优化 260
- - 用bit-ly进行竞争情报分析 261
- - 测量 Twitter 哈希标签（hashtag）的收益 263
- - 用3个修补方法提升谷歌搜索 267
- - 改进相关性的算法 270
- - 广告循环问题 272
-杂项 273
- - 简单模型会获得更好的销售预测 273
- - 更好的医疗欺诈检测 275
- - 归因模型 276
- - 预测陨石撞击 277
- - 在路口停车场收集数据 281
- - 数据科学的其他应用 282
-总结 282
第7章 踏上你的数据科学职业之路 283
-面试问题 283
- - 关于工作经验的问题 283
- - 技术问题 285
- - 一般性问题 286
- - 关于数据科学项目的问题 288
-测试你自己的视觉和分析思维 291
- - 通过肉眼的检测模式 292
- - 识别偏差 294
- - 误导性的时间序列和随机游走 295
-从统计学家到数据科学家 296
- - 数据科学家也是统计从业人员 297
- - 谁应该给数据科学家教统计学 298
- - 雇佣问题 298
- - 数据科学家与数据架构师密切合作 299
- - 谁应该参与战略思考 299
- - 两种类型的统计学家 300
- - 大数据与取样 301
-数据科学家的分类 302
- - 数据科学最流行的技能集合 302
- - LinkedIn上的顶级数据科学家 306
-400个数据科学家职位头衔 309
-薪酬调查 311
- - 根据技能和位置的薪酬分类 312
- - 创建自己的薪酬调查表 316
-总结 317
第8章 数据科学资源 318
-专业资源 318
- - 数据集 318
- - 书籍 319
- - 会议与组织 322
- - 网站 324
- - 概念定义 324
-职业建设资源 327
- - 招聘数据科学家的公司 328
- - 数据科学招聘广告的样本 329
- - 简历样本 329
-总结 331
· · · · · · (收起)
读后感
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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用户评价
一直以来，我都被数据所蕴含的力量所吸引，但我常常感到自己像是在茫茫大海中漂泊，找不到方向。这本书的书名“数据天才：数据科学家修炼之道”，仿佛是一盏明灯，照亮了我前行的道路。我非常期待这本书能够详细介绍成为一名优秀数据科学家所需的必备技能，比如如何进行数据清洗和预处理，如何进行数据可视化以更清晰地传达信息，以及如何运用统计学和机器学习模型来预测和分析。我更希望它能分享一些关于如何培养数据敏感性，以及如何从业务需求出发，找到数据的价值所在。如果这本书能够给我提供一些具体的案例分析，让我能够看到这些理论是如何在实践中应用的，那么它将是我学习路上的宝贵财富。
评分我是一名在职场中希望通过数据来提升工作效率和决策质量的普通职员，对“数据科学家”这个词充满了敬畏，同时也渴望能够拥有这样的能力。“数据天才：数据科学家修炼之道”这个名字，让我看到了一个普通人如何通过系统性的学习和实践，达到“天才”的高度。我希望这本书能提供一条清晰的学习路径，从基础的数学概念讲解，到各种编程语言和工具的使用，再到机器学习和深度学习的核心算法，都能有循序渐进的引导。我更看重的是，它能否教会我如何将这些技术应用于实际场景，解决工作中遇到的具体问题。我期待这本书能让我明白，成为一名优秀的数据科学家，需要的不仅仅是技术，更是一种解决问题的热情和不断探索的精神。
评分我一直对那些能够从复杂数据中发现隐藏模式和趋势的人感到着迷，并渴望自己也能拥有这种能力。这本书的名字“数据天才：数据科学家修炼之道”深深地吸引了我。我期待它能为我揭示成为一名数据科学家所需要的核心素质，而不仅仅是技术技能。我希望这本书能分享一些关于如何培养好奇心，如何保持对未知的好奇，以及如何从失败中学习的经验。我更希望它能提供一些关于如何进行有效的数据沟通和故事叙述的技巧，让我的数据洞察能够被更广泛地理解和接受。如果这本书能够帮助我建立一个完整的学习体系，让我知道如何不断提升自己的数据科学能力，那么它将是我职业生涯中的一个重要里程碑。
评分我是一名对技术充满好奇的爱好者，一直对数据科学领域感到好奇，但总觉得它离我有些遥远。这本书的名字“数据天才：数据科学家修炼之道”给了我很大的启发。我希望这本书能用通俗易懂的语言，为我打开数据科学世界的大门。我期待它能解释一些基本的数据概念，比如什么是特征工程，什么是过拟合，以及如何选择合适的模型。我更希望它能分享一些数据科学领域的最新发展和趋势，让我对这个行业有一个更宏观的认识。如果这本书能够激发我对数据科学的兴趣，并为我指明一个学习的方向，让我能够自信地迈出成为“数据天才”的第一步，那么它将是我的启蒙之作。
评分我一直在思考，究竟是什么让一些人能够如此敏锐地从数据中发现规律，并将其转化为有价值的洞察？是天赋？是经验？还是某种训练有素的思维方式？这本书的名字，特别是“修炼之道”这几个字，触动了我内心的渴望。它暗示着这不是一条简单的捷径，而是一个需要付出努力、不断磨砺的过程。我希望这本书能够深入剖析数据科学家的思维模式，教会我如何像一个侦探一样去审视数据，如何提出正确的问题，以及如何设计有效的实验来验证我的假设。我更期待它能分享一些在实际工作中，数据科学家是如何克服重重困难，最终解决复杂业务问题的案例。如果这本书能够提供一些实用的方法论，帮助我构建一个清晰的学习路径，让我知道该从哪里入手，下一步该做什么，那么它将是我在数据科学领域的一位良师益友。
评分这本书的封面设计就充满了力量感，深邃的蓝色背景，点缀着闪烁的数据节点，一个抽象的人物形象仿佛正穿梭其中，汲取着海量的知识。初拿到这本书时，就被它传递出的“数据天才”的愿景所吸引。我知道，成为一名优秀的数据科学家并非易事，需要掌握复杂的理论知识，也需要具备解决实际问题的能力。这本书的名字本身就承诺了一个蜕变的过程，一个从新手到专家的成长之路，仿佛在告诉我，只要踏上这条修炼之道，就有可能解锁数据世界的无限可能。我充满期待地翻开了第一页，希望能够找到指引我前行的灯塔，能够让我更好地理解数据的本质，掌握分析的技巧，最终在数据驱动的浪潮中找到自己的位置，创造属于自己的价值。我期待这本书能带给我一些关于如何系统性地学习数据科学的清晰脉络，而不仅仅是零散的知识点堆砌。
评分我是一名对人工智能和大数据领域充满热情的研究者，一直致力于寻找能够深化我对数据科学理解的书籍。这本书的书名“数据天才：数据科学家修炼之道”给我留下了深刻的印象。我期待它能够超越市面上许多停留在表面介绍的书籍，深入探讨数据科学的底层逻辑和核心思想。我希望这本书能为我提供一些关于如何设计和实现高效的数据算法，如何优化模型性能，以及如何在面对大规模、高维度数据时做出明智的选择。更重要的是，我期待它能分享一些关于数据伦理、隐私保护以及如何负责任地使用数据的思考。如果这本书能够帮助我提升解决问题的能力，并引导我进行更深入的研究，那么它将是极具价值的。
评分我是一名产品经理，深知数据在产品迭代和用户增长中的关键作用，但我在数据分析和应用方面常常感到力不从心。这本书的书名“数据天才：数据科学家修炼之道”让我看到了一个希望。我希望这本书能够为我提供一套实用的数据分析方法论，帮助我理解如何从用户行为数据中挖掘产品优化的方向，如何通过A/B测试来验证产品假设，以及如何构建有效的用户画像。我更希望它能教会我如何与数据科学家有效沟通，准确地传达业务需求，并理解他们的分析结果。如果这本书能让我更加自信地运用数据来驱动产品决策，那么它将极大地提升我的工作效率和产出。
评分作为一名对数据充满好奇但又感到有些无从下手的人，我一直寻找着一本能够为我指点迷津的书。这本书的标题“数据天才：数据科学家修炼之道”瞬间抓住了我的眼球。我理解“数据天才”并非天生，而是通过不懈的努力和科学的方法培养出来的。我希望这本书能够不仅仅是理论的堆砌，更能提供一种“修炼”的方法论。我期待它能分享一些关于如何培养批判性思维、如何建立扎实的数学和统计学基础，以及如何选择和掌握主流的数据分析工具的指导。更重要的是，我希望这本书能帮助我理解数据科学的生态系统，包括不同的角色、工作流程以及如何与他人协作。如果这本书能让我明白，如何从海量数据中提炼出有意义的信息，如何将技术能力与业务理解相结合，那么它就真正实现了它所承诺的“修炼之道”。
评分作为一名学生，我对数据科学领域充满了向往，但面对浩瀚的知识体系，常常感到不知所措。这本书的名字“数据天才：数据科学家修炼之道”，正是我所需要的。我期待它能为我构建一个完整的数据科学知识框架，从概率论、线性代数这些基础学科，到Python、SQL等编程工具，再到数据建模和算法应用。我希望能从这本书中学习到如何构建一个完整的数据分析流程，如何评估模型的性能，以及如何将分析结果有效地传达给非技术背景的人。我更希望它能激励我保持学习的热情，不断探索新的技术和方法，最终成为一名能够独立解决复杂数据问题的“数据天才”。
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
评分对实用派来讲太高深，很多理论可能还没实现，想成为数据科学家的可以阅读
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。
评分有的过于追求细节 例子也比较啰嗦 能把数据科学说清楚就够了其他的内容不太需要
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。
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