具體描述
這是一本跟數據科學和數據科學傢有關的“手冊”，它還包含傳統統計學、編程或計算機科學教科書中所沒有的信息。
《數據天纔：數據科學傢修煉之道》有3個組成部分：一是多層次地討論數據科學是什麼，以及數據科學涉及哪些其他學科；二是數據科學的技術應用層麵，包括教程和案例研究；三是給正在從業和有抱負的數據科學傢介紹一些職業資源。《數據天纔：數據科學傢修煉之道》中有很多職業和培訓相關資源（如數據集、網絡爬蟲源代碼、數據視頻和如何編寫API），所以藉助《數據天纔：數據科學傢修煉之道》，你現在就可以開始數據科學實踐，並快速地提升你的職業水平。
《數據天纔：數據科學傢修煉之道》是寫給數據科學傢和相關專業人士的（如業務分析師、計算機科學傢、軟件工程師、數據工程師和統計學傢），也適閤有興趣轉投大數據科學事業的人閱讀。
著者簡介
Vincent Granville博士是一名富有遠見的數據科學傢，有 15 年大數據、預測建模、數字分析和業務分析的經驗。Vincent 在評分技術、欺詐檢測和網絡流量優化及增長等領域，是舉世公認的權威專傢。在過去的 10 年中，他曾與 Visa 一起研究實時信用卡欺詐檢測，與CNET一起研究廣告組閤優化，與Microsoft（微軟公司）一起研究“改變點檢測”，與Wells Fargo（富國銀行）一起研究在綫用戶體驗，與InfoSpace一起研究搜索智能，與eBay一起研究自動競價，與各大搜索引擎、廣告網絡和大型廣告客戶一起研究點擊欺詐檢測。Vincent 也管理著LinkedIn上最大的“大數據及分析數據科學傢”小組，該小組擁有超過100 000名成員。
最近，Vincent推齣瞭數據科學中心（Data Science Center）這個大數據、業務分析和數據科學界的領先社區。Vincent曾是劍橋大學和美國國傢統計科學學院的博士後。他曾入圍沃頓商業計劃競賽和比利時數學奧林匹剋的決賽。Vincent 已經在統計期刊上發錶瞭40篇論文，並且是許多國際會議的受邀演講嘉賓。他還開發瞭一種新的數據挖掘技術，被稱為隱性決策樹，他還擁有多項專利，是發錶數據科學書籍的第一人，並籌集瞭600萬美元的創業啓動資金。根據福布斯的排名，Vincent 是大數據領域前20位有影響力的人物之一，被VentureBeat、MarketWatch和美國有綫新聞網（CNN）專門報道。Vincent的Twitter賬號為@Analyticbridge。
關於譯者
吳博：利茲大學博士後，具備多年機器學習研發、數據科學從業經驗。曾任愛立信大數據高級研究員，多傢公司數據科學傢及數據變現業務負責人。現任深圳市宜遠智能科技有限公司創始人。
張曉峰：哈爾濱工業大學深圳研究生院計算機科學與技術學院副教授、博士生導師，主要研究方嚮為數據挖掘、隱私保護和機器學習等。曾在北大方正研究院、香港大學電子技術研究所工作。主持包括國傢自然科學基金麵上項目，以及其他省/市縱嚮、橫嚮課題十餘項。已在國內外重要學術刊物與會議上發錶SCI/EI索引論文40餘篇。
季春霖：深圳光啓高等理工研究院聯閤創始人，副院長；深圳市統計學會副會長；哈佛大學博士後，杜剋大學統計學博士，劍橋大學碩士；廣東省自然科學基金傑青項目獲得者；發錶包括Science在內的論文60餘篇，授權專利400餘項。熱衷於貝葉斯統計學及其應用。
圖書目錄
-真僞數據科學對比 2
- - 僞數據科學的兩個例子 5
- - 新大學的麵貌 7
-數據科學傢 10
- - 數據科學傢與數據工程師 10
- - 數據科學傢與統計學傢 12
- - 數據科學傢與業務分析師 13
-13個真實世界情景中的數據科學應用 14
- - 情景1：國傢對烈性酒銷售的壟斷結束後，DUI（酒後駕駛）逮捕量減少 15
- - 情景2：數據科學與直覺 17
- - 情景3：數據故障將數據變成亂碼 19
- - 情景4：異常空間的迴歸 21
- - 情景5：分析與誘導在提升銷量上有何不同價值 22
- - 情景6：關於隱藏數據 24
- - 情景7：汽油中的鉛會導緻高犯罪率。真的嗎 25
- - 情景8：波音787（夢幻客機）問題 26
- - 情景9：NLP的7個棘手句子 27
- - 情景10：數據科學傢決定著我們所吃的食品 28
- - 情景11：用較好的相關性增加亞馬遜的銷售量 30
- - 情景12：檢測Facebook上的假檔案或假“喜歡”數 32
- - 情景13：餐廳的分析 33
-數據科學的曆史、開拓者和現代趨勢 33
- - 統計學將會復興 34
- - 曆史與開拓者 36
- - 現代的趨勢 38
- - 最近的問答討論 40
-總結 44
第2章 大數據的獨特性 45
-兩個大數據的問題 45
- - 大數據“詛咒” 45
- - 數據快速流動問題 50
-大數據技術示例 56
- - 大數據問題是數據科學所麵臨挑戰的縮影 56
- - 大規模數據集的聚類和分類 58
- - 1億行的Excel 63
-MapReduce不能做什麼 67
- - 問題 67
- - 3種解決方案 68
- - 結論：何時使用MapReduce 69
-溝通問題 70
-數據科學：統計學的終結 72
- - 8種最差的預測建模技術 72
- - 把計算機科學、統計學和行業專業知識結閤在一起 74
-大數據生態係統 78
-總結 79
第3章 成為一名數據科學傢 80
-數據科學傢的主要特徵 80
- - 數據科學傢的職能 80
- - 橫嚮與縱嚮數據科學傢 83
-數據科學傢的類型 86
- - 僞數據科學傢 86
- - 自學成纔的數據科學傢 86
- - 業餘數據科學傢 87
- - 極限數據科學傢 89
-數據科學傢人群特徵 90
-數據科學方麵的培訓 91
- - 大學課程 91
- - 公司和協會培訓項目 95
- - 免費培訓項目 96
-數據科學傢職業道路 98
- - 獨立顧問 98
- - 創業者 105
-總結 118
第4章 數據科學的技術（I） 119
-新型指標 120
- - 優化數字營銷活動的指標 121
- - 欺詐檢測的指標 122
-選擇閤適的分析工具 124
- - 分析軟件 124
- - 可視化工具 125
- - 實時産品 126
- - 編程語言 128
-可視化 128
- - 用R生成數據視頻 129
- - 更復雜的視頻 133
-無模型的統計建模 134
- - 無模型的統計建模是什麼 135
- - 該算法是如何工作的 135
- - 源代碼生成數據集 137
-三類指標：中心性、波動性、顛簸性 137
- - 中心性、波動性和顛簸性之間的關係 138
- - 定義顛簸性 138
- - 在Excel中計算顛簸性 139
- - 使用顛簸係數 141
-大數據的統計聚類 141
-大數據的相關性和擬閤度 143
- - 一係列新的秩相關性 146
- - 漸近分布與歸一化 148
- - -計算復雜度 152
- - 計算q(n) 152
- - 理論上的解決方案 155
-結構係數 156
-確定簇的數量 157
- - 方法 157
- - 例子 158
-網絡拓撲映射 159
-安全通信：數據加密 163
-總結 166
第5章 數據科學的技術（II） 167
-數據字典 168
- - 什麼是數據字典 168
- - 建立數據字典 169
-隱性決策樹 169
- - 實現方法 171
- - 示例：互聯網流量打分 173
- - 結論 175
-與模型無關的置信區間 175
- - 方法 175
- - 分析橋第一定理 176
- - 應用 177
- - 源代碼 178
-隨機數 179
-解決問題的4個辦法 181
- - 擁有超強直覺能力的業務分析師的直觀法 182
- - 軟件工程師的濛特卡洛模擬法 182
- - 統計學傢的統計建模方法 183
- - 計算機科學傢的大數據方法 183
-因果關係和相關性 183
-怎樣檢測因果關係 184
-數據科學項目的生命周期 186
-預測模型的錯誤 189
-邏輯相關迴歸 191
- - 變量之間的相互作用 191
- - 一階近似 191
- - 二階近似 193
- - 用Excel進行迴歸分析 195
-實驗設計 196
- - 有趣的指標 196
- - 把患者分成不同的人群進行治療 196
- - 私人定製的治療 197
-分析即服務和應用程序接口 198
- - 工作原理 199
- - 實施案例 199
- - 關鍵詞相關的API的源代碼 200
-其他主題 204
- - 當數據庫改變時，保存好數值 204
- - 優化網絡爬蟲 205
- - 哈希連接 206
- - 用於模擬簇的簡單源代碼 207
-Hadoop和大數據的新型閤成方差 208
- - Hadoop和MapReduce的介紹 208
- - 綜閤指標 209
- - Hadoop、數值的和統計的穩定性 210
- - 方差的抽象概念 211
- - 一個新的大數據定理 213
- - 平移不變性的度量標準 214
- - 實現：通信和計算成本 214
- - 最終意見 215
-總結 215
第6章 數據科學應用案例研究 217
-股票市場 217
- - 使迴報率提高500%的模式 217
- - 優化統計交易策略 220
- - 股票交易的API：統計模型 222
- - 股票交易的API：具體實現 225
- - 股票市場模擬 226
- - 些許數學知識 229
- - 新趨勢 231
-加密 232
- - 數據科學應用：隱寫術 232
- - 好的電子郵件加密 236
- - 驗證碼破解 239
-欺詐檢測 240
- - 點擊欺詐 241
- - 連續點擊評分與二進製欺詐/非欺詐 242
- - 數學模型與基準 244
- - 虛假轉化産生的偏差 245
- - 一些誤解 246
- - 統計麵臨的挑戰 246
- - 點擊評分優化關鍵詞齣價 247
- - 組閤優化自動快速的特徵選擇 249
- - 特徵的預測能力：交叉驗證 250
- - 勾連檢測和僵屍網絡的關聯規則檢測 254
- - 模式檢測的極值理論 255
-數字分析 256
- - 在綫廣告：到達率和頻率的計算公式 256
- - 電子郵件營銷：提高300%的性能 257
- - 在7天內優化關鍵詞廣告宣傳活動 258
- - 自動新聞提要優化 260
- - 用bit-ly進行競爭情報分析 261
- - 測量 Twitter 哈希標簽（hashtag）的收益 263
- - 用3個修補方法提升榖歌搜索 267
- - 改進相關性的算法 270
- - 廣告循環問題 272
-雜項 273
- - 簡單模型會獲得更好的銷售預測 273
- - 更好的醫療欺詐檢測 275
- - 歸因模型 276
- - 預測隕石撞擊 277
- - 在路口停車場收集數據 281
- - 數據科學的其他應用 282
-總結 282
第7章 踏上你的數據科學職業之路 283
-麵試問題 283
- - 關於工作經驗的問題 283
- - 技術問題 285
- - 一般性問題 286
- - 關於數據科學項目的問題 288
-測試你自己的視覺和分析思維 291
- - 通過肉眼的檢測模式 292
- - 識彆偏差 294
- - 誤導性的時間序列和隨機遊走 295
-從統計學傢到數據科學傢 296
- - 數據科學傢也是統計從業人員 297
- - 誰應該給數據科學傢教統計學 298
- - 雇傭問題 298
- - 數據科學傢與數據架構師密切閤作 299
- - 誰應該參與戰略思考 299
- - 兩種類型的統計學傢 300
- - 大數據與取樣 301
-數據科學傢的分類 302
- - 數據科學最流行的技能集閤 302
- - LinkedIn上的頂級數據科學傢 306
-400個數據科學傢職位頭銜 309
-薪酬調查 311
- - 根據技能和位置的薪酬分類 312
- - 創建自己的薪酬調查錶 316
-總結 317
第8章 數據科學資源 318
-專業資源 318
- - 數據集 318
- - 書籍 319
- - 會議與組織 322
- - 網站 324
- - 概念定義 324
-職業建設資源 327
- - 招聘數據科學傢的公司 328
- - 數據科學招聘廣告的樣本 329
- - 簡曆樣本 329
-總結 331
· · · · · · (收起)
讀後感
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...
評分之前在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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用戶評價
我一直在思考，究竟是什麼讓一些人能夠如此敏銳地從數據中發現規律，並將其轉化為有價值的洞察？是天賦？是經驗？還是某種訓練有素的思維方式？這本書的名字，特彆是“修煉之道”這幾個字，觸動瞭我內心的渴望。它暗示著這不是一條簡單的捷徑，而是一個需要付齣努力、不斷磨礪的過程。我希望這本書能夠深入剖析數據科學傢的思維模式，教會我如何像一個偵探一樣去審視數據，如何提齣正確的問題，以及如何設計有效的實驗來驗證我的假設。我更期待它能分享一些在實際工作中，數據科學傢是如何剋服重重睏難，最終解決復雜業務問題的案例。如果這本書能夠提供一些實用的方法論，幫助我構建一個清晰的學習路徑，讓我知道該從哪裏入手，下一步該做什麼，那麼它將是我在數據科學領域的一位良師益友。
评分我是一名産品經理，深知數據在産品迭代和用戶增長中的關鍵作用，但我在數據分析和應用方麵常常感到力不從心。這本書的書名“數據天纔：數據科學傢修煉之道”讓我看到瞭一個希望。我希望這本書能夠為我提供一套實用的數據分析方法論，幫助我理解如何從用戶行為數據中挖掘産品優化的方嚮，如何通過A/B測試來驗證産品假設，以及如何構建有效的用戶畫像。我更希望它能教會我如何與數據科學傢有效溝通，準確地傳達業務需求，並理解他們的分析結果。如果這本書能讓我更加自信地運用數據來驅動産品決策，那麼它將極大地提升我的工作效率和産齣。
评分這本書的封麵設計就充滿瞭力量感，深邃的藍色背景，點綴著閃爍的數據節點，一個抽象的人物形象仿佛正穿梭其中，汲取著海量的知識。初拿到這本書時，就被它傳遞齣的“數據天纔”的願景所吸引。我知道，成為一名優秀的數據科學傢並非易事，需要掌握復雜的理論知識，也需要具備解決實際問題的能力。這本書的名字本身就承諾瞭一個蛻變的過程，一個從新手到專傢的成長之路，仿佛在告訴我，隻要踏上這條修煉之道，就有可能解鎖數據世界的無限可能。我充滿期待地翻開瞭第一頁，希望能夠找到指引我前行的燈塔，能夠讓我更好地理解數據的本質，掌握分析的技巧，最終在數據驅動的浪潮中找到自己的位置，創造屬於自己的價值。我期待這本書能帶給我一些關於如何係統性地學習數據科學的清晰脈絡，而不僅僅是零散的知識點堆砌。
评分我是一名在職場中希望通過數據來提升工作效率和決策質量的普通職員，對“數據科學傢”這個詞充滿瞭敬畏，同時也渴望能夠擁有這樣的能力。“數據天纔：數據科學傢修煉之道”這個名字，讓我看到瞭一個普通人如何通過係統性的學習和實踐，達到“天纔”的高度。我希望這本書能提供一條清晰的學習路徑，從基礎的數學概念講解，到各種編程語言和工具的使用，再到機器學習和深度學習的核心算法，都能有循序漸進的引導。我更看重的是，它能否教會我如何將這些技術應用於實際場景，解決工作中遇到的具體問題。我期待這本書能讓我明白，成為一名優秀的數據科學傢，需要的不僅僅是技術，更是一種解決問題的熱情和不斷探索的精神。
评分我是一名對技術充滿好奇的愛好者，一直對數據科學領域感到好奇，但總覺得它離我有些遙遠。這本書的名字“數據天纔：數據科學傢修煉之道”給瞭我很大的啓發。我希望這本書能用通俗易懂的語言，為我打開數據科學世界的大門。我期待它能解釋一些基本的數據概念，比如什麼是特徵工程，什麼是過擬閤，以及如何選擇閤適的模型。我更希望它能分享一些數據科學領域的最新發展和趨勢，讓我對這個行業有一個更宏觀的認識。如果這本書能夠激發我對數據科學的興趣，並為我指明一個學習的方嚮，讓我能夠自信地邁齣成為“數據天纔”的第一步，那麼它將是我的啓濛之作。
评分一直以來，我都被數據所蘊含的力量所吸引，但我常常感到自己像是在茫茫大海中漂泊，找不到方嚮。這本書的書名“數據天纔：數據科學傢修煉之道”，仿佛是一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。我非常期待這本書能夠詳細介紹成為一名優秀數據科學傢所需的必備技能，比如如何進行數據清洗和預處理，如何進行數據可視化以更清晰地傳達信息，以及如何運用統計學和機器學習模型來預測和分析。我更希望它能分享一些關於如何培養數據敏感性，以及如何從業務需求齣發，找到數據的價值所在。如果這本書能夠給我提供一些具體的案例分析，讓我能夠看到這些理論是如何在實踐中應用的，那麼它將是我學習路上的寶貴財富。
评分我是一名對人工智能和大數據領域充滿熱情的研究者，一直緻力於尋找能夠深化我對數據科學理解的書籍。這本書的書名“數據天纔：數據科學傢修煉之道”給我留下瞭深刻的印象。我期待它能夠超越市麵上許多停留在錶麵介紹的書籍，深入探討數據科學的底層邏輯和核心思想。我希望這本書能為我提供一些關於如何設計和實現高效的數據算法，如何優化模型性能，以及如何在麵對大規模、高維度數據時做齣明智的選擇。更重要的是，我期待它能分享一些關於數據倫理、隱私保護以及如何負責任地使用數據的思考。如果這本書能夠幫助我提升解決問題的能力，並引導我進行更深入的研究，那麼它將是極具價值的。
评分作為一名對數據充滿好奇但又感到有些無從下手的人，我一直尋找著一本能夠為我指點迷津的書。這本書的標題“數據天纔：數據科學傢修煉之道”瞬間抓住瞭我的眼球。我理解“數據天纔”並非天生，而是通過不懈的努力和科學的方法培養齣來的。我希望這本書能夠不僅僅是理論的堆砌，更能提供一種“修煉”的方法論。我期待它能分享一些關於如何培養批判性思維、如何建立紮實的數學和統計學基礎，以及如何選擇和掌握主流的數據分析工具的指導。更重要的是，我希望這本書能幫助我理解數據科學的生態係統，包括不同的角色、工作流程以及如何與他人協作。如果這本書能讓我明白，如何從海量數據中提煉齣有意義的信息，如何將技術能力與業務理解相結閤，那麼它就真正實現瞭它所承諾的“修煉之道”。
评分我一直對那些能夠從復雜數據中發現隱藏模式和趨勢的人感到著迷，並渴望自己也能擁有這種能力。這本書的名字“數據天纔：數據科學傢修煉之道”深深地吸引瞭我。我期待它能為我揭示成為一名數據科學傢所需要的核心素質，而不僅僅是技術技能。我希望這本書能分享一些關於如何培養好奇心，如何保持對未知的好奇，以及如何從失敗中學習的經驗。我更希望它能提供一些關於如何進行有效的數據溝通和故事敘述的技巧，讓我的數據洞察能夠被更廣泛地理解和接受。如果這本書能夠幫助我建立一個完整的學習體係，讓我知道如何不斷提升自己的數據科學能力，那麼它將是我職業生涯中的一個重要裏程碑。
评分作為一名學生，我對數據科學領域充滿瞭嚮往，但麵對浩瀚的知識體係，常常感到不知所措。這本書的名字“數據天纔：數據科學傢修煉之道”，正是我所需要的。我期待它能為我構建一個完整的數據科學知識框架，從概率論、綫性代數這些基礎學科，到Python、SQL等編程工具，再到數據建模和算法應用。我希望能從這本書中學習到如何構建一個完整的數據分析流程，如何評估模型的性能，以及如何將分析結果有效地傳達給非技術背景的人。我更希望它能激勵我保持學習的熱情，不斷探索新的技術和方法，最終成為一名能夠獨立解決復雜數據問題的“數據天纔”。
评分在鵝廠工作的學姐推薦的書。讀下來的感受是，作為一個門外漢，書中數據科學傢的定義完全打破瞭自己原來的認知。數據科學傢更多的是在數據中挖掘到有用的信息，這些信息可能有益於提高收入/避免損失/解釋現象等。一些技術確實需要掌握，但更注重想法。目前在一個整本書通讀的狀態，很多地方還雲裏霧裏不太清楚，希望能有人指點一二或者一起討論。還是得二刷。
评分有的過於追求細節 例子也比較囉嗦 能把數據科學說清楚就夠瞭其他的內容不太需要
评分在鵝廠工作的學姐推薦的書。讀下來的感受是，作為一個門外漢，書中數據科學傢的定義完全打破瞭自己原來的認知。數據科學傢更多的是在數據中挖掘到有用的信息，這些信息可能有益於提高收入/避免損失/解釋現象等。一些技術確實需要掌握，但更注重想法。目前在一個整本書通讀的狀態，很多地方還雲裏霧裏不太清楚，希望能有人指點一二或者一起討論。還是得二刷。
评分內容不係統，但對很多具體的問題有細緻的討論，是我個人喜歡的風格。
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