具体描述
数据科学家是目前热门的职业之一。本书全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程，是一本内容全面的实用性技术图书。 本书分为13章，其中第1～3章介绍数据科学；第4～8章介绍数学知识，包括统计学和概率论；第9章介绍数据可视化；第10～12章介绍机器学习；第13章介绍案例。各个章节内容均由浅入深，同时通过案例和Python代码，使读者掌握实战技能。 本书适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手，同时也适合经验丰富的职场老手参考。
作者简介
Sinan Ozdemir是一名数据科学家、创业者和教育工作者。Sinan的学术生涯在约翰?霍普金斯大学（The Johns Hopkins University）渡过，主修数学专业。随后他从事教育事业，曾经在约翰?霍普金斯大学和General Assembly公司举办多次数据科学讲座。在此之后，他创立了旨在通过人工智能技术和数据科学力量帮助企业销售团队的创业公司Legion Analytics。 译者简介 张星辰，北京荣之联科技股份有限公司BI 技术顾问，毕业于重庆邮电大学，具有5年数据相关工作经验，熟悉商业智能和数据可视化，通过了微软数据科学专业认证。 中文版审校人 鲜思东，重庆邮电大学教授，硕士生导师，复杂系统智能分析与决策重庆市高校重点实验室副主任，中国商业统计学会理事。现任国际期刊《Advancements in Case Studies》编辑，担任《Knowledge-Based Systems》和《IEEE Transactions on Systems、Man and Cybernetics: Systems》等多个国际期刊的审稿人。 洪贤斌，西交利物浦大学、英国利物浦大学机器学习方向博士生，苏州谷歌开fa者社区组织者。
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的排版和视觉呈现也值得大书特书。在信息爆炸的时代，一本内容扎实的书如果排版混乱，阅读体验也会大打折扣。这本书的排版非常考究，图表清晰，代码块区分明显，重点内容用不同字体或颜色高亮，使得阅读过程非常轻松。更让我惊喜的是，它并非仅仅停留在“告诉”你知识的层面，它更像是一位耐心的导师，在关键节点设置了“思考题”或“拓展阅读”的提示。这迫使读者不能只是被动地翻页，而是需要停下来进行内化和反思。我发现，正是这些小小的互动环节，让我对知识的掌握更加牢固。例如，在讨论数据可视化时，它不仅仅展示了漂亮的图表，还分析了不同图表类型适用的场景和可能存在的误导性，这对于培养批判性思维至关重要。
评分这本书给我带来的最大收获，是信心的重建。我曾因尝试过太多失败的学习经历而对学习新技能感到畏惧。然而，这本书的叙事风格非常积极、鼓励性强。它承认了数据科学的复杂性，但同时又坚信通过正确的方法，任何人都可以掌握它。文字的语气总是充满鼓励，即便是最困难的概念，作者也能用一种“我们一起攻克它”的姿态来引导读者。书中提供的配套资源——比如GitHub上的代码仓库和数据集——也做得非常完善，让我可以随时随地进行复现和练习，这比单纯看书本上的文字描述要有效率高出百倍。总而言之，这本书不仅教会了我数据科学的“术”，更重要的是，它点燃了我对这个领域持续探索的“道”与热情。
评分坦白说，我之前尝试过几本号称“实战”的数据科学书籍，结果要么是理论讲得太深奥，让人抓不住重点；要么就是案例过于简单，脱离实际工作场景。这本书完美地平衡了理论深度和实践应用之间的鸿沟。它的案例选取得非常巧妙，涵盖了从市场分析到用户行为预测等多个维度，每一个案例都像是一个微型项目，带领读者完整地走一遍从提出问题、准备数据到得出结论的全过程。我特别欣赏作者在讲解统计学基础和机器学习算法时所采用的“直觉优先”的教学方法。它没有一开始就抛出复杂的证明，而是先用生动的比喻或图示让读者明白“这个算法是干什么用的，为什么这么做”，然后再逐步引入数学支撑，这种层层递进的方式极大地降低了学习曲线。读完一个算法的章节，我不仅知道如何使用库函数调用它，更重要的是，我能大致理解它工作的“脾气秉性”了。
评分这本书简直是为我量身定做的！我一直对数据科学这领域充满好奇，但传统的教材总是堆砌着晦涩难懂的术语和复杂的数学公式，让我望而却步。这本书的标题就透着一股亲切劲儿，果不其然，它的内容组织方式极其清晰流畅。作者似乎非常懂得如何将复杂的概念“拆解”成一个个容易消化的小块。从最基础的数据收集、清洗，到后期的模型构建与评估，每一步都有详尽的步骤解析和生动的案例支撑。特别是关于Python和R语言的应用部分，它不是简单地罗列代码，而是深入浅出地解释了每段代码背后的逻辑和原理，让我这个编程新手也能快速上手，建立起对数据处理流程的直观认识。读完前几章，我感觉自己已经不再是被动接受知识的“学徒”，而是真正开始能够“玩转”数据，尝试解决一些实际问题了。这种从了解到应用无缝衔接的体验，是其他很多入门书籍所不具备的。
评分我是一位有一定编程基础但对数据分析尚属新手的技术人员，我需要的是一本能快速帮我建立起“数据科学思维框架”的书。这本书在这方面做得极其出色。它不是零散知识点的堆砌，而是构建了一个清晰的、自洽的知识体系。作者在每一章的开头和结尾都做了很好的串联工作，明确指出当前章节在整个数据科学流程中的位置以及它与其他环节的关系。这种宏观视角让我避免了陷入细节的泥潭而忘记了最终目标。特别是关于模型解释性和伦理方面的讨论，虽然篇幅不长，但点到了很多目前行业内非常关注但很多入门书籍会忽略的“软技能”要求。这种对实践需求的高度敏感性，让这本书显得格外“接地气”和与时俱进，而不是一本过时的参考手册。
评分深入浅出的味道，多少是修缮了本宝宝的理解模式～比集体智慧编程更简单流畅…
评分讲得简单易懂。 勘误： P223 图 11.7 下的两个公式错误。 P302 最下面，代码无故缩进。
评分回答了很多待解决的问题，讲解精辟，值得阅读。
评分深入浅出的味道，多少是修缮了本宝宝的理解模式～比集体智慧编程更简单流畅…
评分讲得简单易懂。 勘误： P223 图 11.7 下的两个公式错误。 P302 最下面，代码无故缩进。
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