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[美] Zacharias Voulgaris，弗格里斯 著，吴文磊，田原 译

图书标签:

• 数据科学
• 机器学习
• Python
• 数据分析
• 统计学
• 数据挖掘
• 算法
• 人工智能
• 大数据
• 职业发展

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418241

版次：1

商品编码：11908578

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：230

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：适合从事数据科学相关工作的读者阅读
　　我们的社会正迈入数据驱动的时代，"数据科学家"这个职业正变得越来越炙手可热。要是你想在不远的将来在这个主流的行业中独占鳌头，本书会告诉你应该怎么做。书中的每一章都充满了实用的信息，能够帮助你分享大数据的丰硕成果，并成为一名成功的数据科学家。　　通过阅读本书，你将能够:　　● 学习大数据是什么，通过它的主要特征--体量、多样、高速，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，体验你可能会遇到的问题，并尝试如何解决它们。你会使用何种程序？你会以何种方式去拓展知识和技能？　　● 基于你的起点（编程背景、机器学习背景或者数据相关的背景），看看你如何才能成为一名数据科学家。　　● 一步一步地跟随数据科学家的入职经历：应该去看哪些地方，如何向一名潜在雇主展示自己，以及成为一名自由职业者的得与失。　　● 阅读一些富有经验的高级数据科学家的案例，更好地了解这个职位的实际角色。　　本书内容全面、轻松易读，非常适合从事数据科学相关工作的读者阅读，也是一本可以帮助读者应聘数据科学家职位的全方位指南。

内容简介

　　数据科学家是指采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师，他们往往集技术专家和数据分析师的角色于一身。在IT行业中，数据科学家将在创造力、沟通能力以及与商业世界的联系方面得到更多的锻炼机会，是当前非常有发展潜力的新兴职位。　　本书全面介绍了成为数据科学家应当了解的各类知识。全书共分18章，首先介绍了数据科学与大数据、数据科学的重要性，接着介绍了数据科学家的类型、思维体系、技术资质、经验、社交圈、所用的软件、学习新知和解决问题，另外还介绍了机器学习与R语言平台、数据科学的处理流程、所需的具体技能，介绍了数据科学求职、自我展示并提供了一些有关职业数据科学家和数据科学家的案例学习。　　本书内容全面、轻松易读，非常适合从事数据科学相关工作的读者阅读，是一本可以住读者应聘数据科学家职位的求职指南。

作者简介

　　Zacharias Voulgaris 博士在希腊出生并长大。在读完了克里特理工大学5 年的工程学位后，他攻读了伦敦城市大学的信息系统与技术的硕士学位。之后，在伦敦大学伯贝克学院的 G.Magoulas 教授与B.Mirkin 教授的联合指导下，他获得了博士学位。此后，他受聘于乔治亚理工大学并成为研究员，一直从事数据科学家的相关工作。

目录

第1章　数据科学与大数据 1
1．1 深挖大数据 1
1．2 大数据产业 5
1．3 数据科学的诞生 7
1．4 要点 9
第2章　数据科学的重要性 10
2．1 数据科学领域的历史 10
2．2 新规则 14
2．3 新思维与随之而来的变化 17
2．4 要点 18
第3章　数据科学家的类型 19
3．1 数据开发者 19
3．2 数据研究者 20
3．3 数据创意师 21
3．4 数据商务人士 21
3．5 混合/普适类型 22
3．6 要点 22
第4章　数据科学家的思维体系 24
4．1 特质 24
4．2 素质与能力 27
4．3　思维 32
4．4　抱负 34
4．5　要点 36
第5章　技术资质 37
5．1　综合的编程能力 37
5．2　科学背景 39
5．3　专业化知识 40
5．4　要点 42
第6章　经验 44
6．1 企业实战VS学术研究的经验 44
6．2 经验VS正规教育 46
6．3 如何获得第一桶经验 46
6．4 要点 48
第7章　社交圈 49
7．1 岂止于专业社交圈 49
7．2 与学术圈的关系 50
7．3 与商业世界的关系 51
7．4 要点 52
第8章　所用的软件 53
8．1 Hadoop套件和朋友们 53
8．2 面向对象编程语言 60
8．3 数据分析软件 63
8．4 可视化工具 66
8．5 集成大数据系统 68
8．6 其他一些程序 69
8．7 要点 72
第9章　学习新知与解决问题 74
9．1 研讨会 74
9．2 会议 76
9．3 在线课程 76
9．4 数据科学小组 80
9．5 需求问题 82
9．6 专业知识缺乏问题 83
9．7 综合运用各种工具 84
9．8 要点 85
第10章　机器学习与R语言平台 86
10．1 机器学习简史 86
10．2 人工智能的未来 89
10．3 机器学习VS统计方法 90
10．4 在数据科学中使用机器学习 93
10．5 R平台简介 95
10．6 机器学习和R语言资料 99
10．7 要点 101
第11章　数据科学的处理流程 103
11．1 数据准备 104
11．2 数据探索 108
11．3 数据表示 109
11．4 数据发现 110
11．5 数据学习 111
11．6 创造数据产品 112
11．7 洞察、交付以及可视化呈现 115
11．8 重点 117
第12章　所需的具体技能 119
12．1　人才市场目前看中的数据科学家所需技能 119
12．2 程序员的自我修养 121
12．3 统计师和机器学习从业者的自我修养 125
12．4　数据相关领域从业人员的自我修养 135
12．5　学生的自我修养 140
12．6　要点 141
第13章　数据科学职位哪家寻 145
13．1　直接联系公司 146
13．2　专业人际关系 149
13．3 招聘网站 154
13．4　其他方法 158
13．5　要点 159
第14章　自我展示 160
14．1　关注雇主 161
14．2　灵活性和适应性 162
14．3　交付物 163
14．4　让自己从竞争中脱颖而出 164
14．5　独当一面 167
14．6　其他应该考虑的因素 168
14．7　要点 168
第15章　自由职业数据科学家之路 170
15．1　成为自由职业数据科学的利弊 171
15．2　自由职业生涯要持续多久 172
15．3　其他你可以提供的服务 173
15．4　一些自由数据分析工作 174
15．5 要点 177
第16章　职业数据科学家的案例学习 179
16．1 Raj Bondugula博士 179
16．2 Praneeth Vepakomma 183
16．3 要点 186
第17章　资深数据科学家案例学习 188
17．1 基本职业背景与学历背景 188
17．2 对于数据科学实践的观点 189
17．3 数据科学的未来 190
17．4 给数据科学家新人的建议 191
17．5 要点 191
第18章　新数据科学家的召唤 193
18．1 针对入门级数据科学家的招聘广告 193
18．2 针对数据科学专家的招聘广告 195
18．3　针对资深数据科学家的招聘广告 198
18．4　网上搜索职位的一些建议 200
18．5 要点 202
结语 203
术语表 205
附录1　有用的网页链接 223
附录2　相关文章 226
附录3　线下资源 229

前言/序言

《数据洞察：揭示隐藏的规律与价值》 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、塑造未来的关键要素。然而，海量的数据本身并不能直接带来洞察，其真正的价值在于我们如何从中提炼出有意义的信息，理解其背后的规律，并将其转化为可行的行动。本书《数据洞察：揭示隐藏的规律与价值》正是旨在带领读者踏上一段探索数据深层奥秘的旅程。它并非一本堆砌晦涩理论的教科书，而是一部充满实践智慧与前瞻视野的指南，教会你如何以一种系统性、策略性的思维方式去拥抱数据，从零散的信息碎片中编织出清晰的洞见。 本书的核心在于“洞察”。洞察，是一种超越简单数据聚合和可视化理解的能力，它要求我们能够透过现象看本质，发现数据中潜藏的模式、趋势、异常，甚至那些尚未显现的关联。这种能力，在当今瞬息万变的商业环境、科研领域以及社会治理中，都显得尤为重要。无论是企业希望精准营销、优化运营，还是科学家力求突破瓶颈、验证猜想，亦或是政府部门提升公共服务效率、预测社会趋势，都离不开对数据的深度挖掘与精准解读。 《数据洞察》一书的架构设计，力求循序渐进，让不同背景的读者都能从中受益。 第一部分：数据思维的基石 在开始任何复杂的数据分析之前，建立正确的数据思维模式至关重要。这部分内容将为你打下坚实的基础。 理解数据的本质与价值： 我们将从最根本的层面探讨“数据是什么”，它如何产生，以及它的多维度价值——从描述性到预测性，再到规范性。我们会讨论不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）及其特性，并阐释数据如何成为战略资产，驱动创新和竞争优势。 数据驱动决策的思维范式： 抛弃直觉和经验的局限，拥抱基于证据的决策。本书将阐述数据驱动决策的核心理念，强调数据在整个决策流程中的地位，以及如何将数据洞察转化为可执行的策略。我们将探讨如何构建一个支持数据驱动文化的组织，克服数据使用中的常见障碍。 提出正确的问题： 数据的价值往往取决于我们提出的问题。这部分将教导读者如何从业务需求或研究目标出发，提炼出清晰、具体、可衡量的数据问题。我们将学习如何将模糊的困惑转化为明确的分析目标，确保数据探索的方向不会偏离。 批判性思维与数据素养： 数据并非总是诚实的。本书将强调培养批判性思维的重要性，学会审视数据的来源、质量、潜在偏见，以及分析方法的局限性。我们将探讨数据素养的内涵，即理解、评估和使用数据的能力，这对于避免被误导和做出错误决策至关重要。 第二部分：数据探索与分析的实践 有了坚实的数据思维基础，我们将深入到数据探索和分析的实际操作层面。这一部分将结合丰富的案例，展示如何将理论转化为实践。 数据收集、清洗与预处理： 真实世界的数据往往是混乱不堪的。本章将详细介绍数据收集的最佳实践，以及至关重要的“数据清洗”过程。我们将学习如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据转换（如标准化、归一化）、特征工程等，以确保数据的质量和可用性。这一步是后续所有分析工作的基础，其重要性不容忽视。 探索性数据分析（EDA）的艺术： EDA是发现数据模式和关系的第一步。我们将学习如何利用统计摘要（均值、中位数、标准差等）和可视化技术（散点图、箱线图、直方图、热力图等）来初步了解数据的分布、变量间的相关性以及潜在的异常。本书将强调EDA不仅仅是技术操作，更是一种观察和提问的过程，通过可视化来激发新的思考。 关联性分析与模式识别： 了解变量之间的关系是洞察的关键。我们将深入探讨各种关联性分析方法，包括相关系数、协方差，以及如何利用数据挖掘技术（如聚类分析、关联规则挖掘）来发现数据中的潜在分组和关联模式。例如，在零售业中发现哪些商品经常被同时购买，或者在用户行为数据中发现具有相似特征的用户群体。 时间序列分析与趋势预测： 许多数据都具有时间维度，理解其随时间的变化规律对于预测未来至关重要。本章将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性，以及如何使用ARIMA、指数平滑等经典模型来捕捉时间序列的动态，并进行短期和长期的预测。 分类与回归： 当我们需要预测某个特定结果时，分类和回归技术就派上用场。我们将讲解逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、随机森林等常用的分类算法，以及线性回归、多项式回归等回归算法的原理与应用。本书会侧重于理解这些算法的工作机制，以及如何根据业务场景选择合适的模型。 异常检测与风险识别： 识别出数据中的“异类”往往能带来重要的价值，可能意味着欺诈、错误，也可能预示着新的机会。我们将学习各种异常检测技术，包括基于统计的方法、基于距离的方法以及基于模型的方法，并探讨其在金融风控、网络安全、工业故障诊断等领域的应用。 第三部分：数据洞察的升华与应用 将分析结果转化为有价值的洞察，并将其有效地传达和应用，是数据能力的最终体现。 数据可视化与故事讲述： 好的可视化能够让复杂的数据一目了然。本章将介绍数据可视化的原则和最佳实践，如何选择合适的图表来传达特定的信息，以及如何利用可视化来构建引人入胜的数据故事。我们将强调，可视化不仅仅是展示数据，更是为了引导理解和激发行动。 解读模型结果与评估模型性能： 理解模型的“黑箱”内部，以及如何客观地评估模型的预测能力是至关重要的。本书将讲解评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、RMSE、MAE等），以及如何解释模型的输出，理解其局限性，并进行模型调优。 从洞察到行动：将数据转化为业务价值： 数据分析的最终目的在于驱动实际行动。我们将探讨如何将分析结果转化为具体的业务建议，如何与业务部门沟通，确保数据洞察能够被理解和采纳。本书将强调跨部门协作的重要性，以及如何将数据驱动的理念融入到日常的业务流程中。 数据伦理与隐私保护： 在享受数据带来的便利的同时，我们必须认识到数据使用中涉及的伦理问题和隐私保护的重要性。本章将讨论数据偏见、公平性、透明度等关键议题，以及如何遵守相关法律法规，负责任地使用数据。 面向未来的数据应用趋势： 随着技术的发展，数据分析的边界不断拓展。我们将简要展望一些前沿领域，如机器学习、深度学习在数据分析中的应用，大数据技术的发展，以及人工智能如何进一步赋能数据洞察。 《数据洞察：揭示隐藏的规律与价值》不仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。书中将穿插大量的真实案例分析，从市场营销、金融风控、医疗健康到运营优化，展示数据分析如何在不同领域创造价值。每章末尾都会提供思考题或小型实践项目，鼓励读者动手实践，巩固所学。 阅读本书，你将学会： 建立一套系统的、逻辑清晰的数据分析框架。 掌握从数据收集到清洗、探索、建模、评估的完整流程。 理解并运用多种数据分析方法和技术。 培养从数据中发现规律、洞察本质的能力。 将复杂的数据分析结果转化为清晰、有说服力的故事。 将数据洞察有效地应用于实际业务场景，驱动决策和创新。 以负责任的态度看待数据，关注其伦理与隐私问题。 无论你是初入数据领域的新手，还是希望深化技能的专业人士，亦或是希望更好地理解和应用数据的业务决策者，《数据洞察：揭示隐藏的规律与价值》都将是你宝贵的资源。它将帮助你解锁数据的无限潜力，让你在这个数据驱动的时代，拥有发现隐藏规律、创造卓越价值的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“数据科学家修炼之道”这本书的时候，我脑海中立刻浮现出一个关于成长和精进的画面。我目前是一名在校的计算机科学专业的学生，对数据科学领域产生了浓厚的兴趣。我了解到，数据科学家的工作不仅仅是处理数据，更需要具备洞察力，能够从数据中挖掘出有价值的信息，并为业务决策提供支持。这本书的标题恰好体现了这种“由浅入深，逐步精通”的过程。我非常好奇书中是否会详细讲解数据科学工作流程的每一个环节，例如数据采集、数据预处理、数据分析、模型构建以及结果可视化等，并且是否会针对每个环节推荐相应的工具和技术。我更希望书中能够强调“道”的层面，也就是数据科学家的思维方式和职业道德。这本书是否会引导我去思考如何提出有价值的问题，如何评估模型的性能，以及如何清晰地向非技术人员解释复杂的分析结果？这些都是我目前非常想了解和学习的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，深邃的蓝色背景搭配着银色的数据流线条，给人一种专业而神秘的感觉。书名“数据科学家修炼之道”更是点出了核心主题，激起了我对探索数据世界的好奇心。作为一名对数据分析领域充满热情但经验尚浅的初学者，我一直在寻找一本能够系统性地引导我入门的读物。这本书的名字听起来就非常契合我的需求，似乎能够带领我一步步踏上成为一名优秀数据科学家的道路。我迫切地希望了解书中是否会详细介绍数据科学所需的关键技能，比如数据清洗、特征工程、模型选择、结果解读等方面。我特别关心作者是如何阐述“修炼”这个概念的，是侧重理论知识的讲解，还是更注重实践操作的指导？书中是否会提供真实的案例分析，让我能够将理论知识与实际应用相结合？此外，我也希望能从中学习到数据科学家必备的思维方式和解决问题的策略，这对我来说至关重要。我期待这本书能够帮助我建立起坚实的基础，为我日后的学习和工作打下坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

我最近在阅读一本名为“数据科学家修炼之道”的书，这本书的封面就给我一种沉甸甸的学术感，仿佛里面蕴含着深厚的知识体系。作为一名正在考虑转行进入数据科学领域的人，我对这个职业充满了憧憬，但也感到一丝迷茫。我了解到数据科学是一个综合性的学科，需要掌握统计学、计算机科学、机器学习等多个领域的知识。这本书的书名“修炼之道”恰恰击中了我的痛点，我需要一个清晰的路径来指导我学习。我特别关注书中是否会提供一个循序渐进的学习路线图，帮助我从零开始构建知识体系，而不是像无头苍蝇一样四处搜寻零散的信息。我希望书中能够详细介绍数据科学的基本概念、核心技术以及实际应用场景，并且能够提供一些可行的学习资源和实践项目，让我能够边学边练，真正掌握数据科学的技能。这本书的价值，在于它是否能真正帮助我这个“新手”快速上手，并且建立起坚实的理论基础和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我内心充满了期待，尤其被书名“数据科学家修炼之道”所吸引。作为一名在职的分析师，我深知数据科学领域的广阔和快速发展，也渴望在职业道路上更进一步。我一直认为，真正的“修炼”不仅仅是掌握技术，更是一种思维模式和职业素养的养成。因此，我非常好奇这本书是如何定义和阐述“修炼”的。我希望它不仅仅是罗列各种算法和工具，而是能够深入探讨成为一名优秀数据科学家所需要具备的软技能，例如沟通能力、业务理解能力，以及如何在高压环境下保持冷静和创新。我也想知道，书中是否会分享一些资深数据科学家在职业生涯中遇到的挑战以及他们是如何克服的，这些宝贵的经验对于我来说无疑是巨大的财富。这本书的定位，是为有一定基础的人提供进阶指导，还是面向零基础的学习者？我希望能找到一些能够引发我深入思考、甚至改变我工作方法的洞见，而不是仅仅停留在技术操作层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“数据科学家修炼之道”给我一种非常深刻的感受，它不像很多技术书籍那样直接列举公式和代码，而是更侧重于一种长期的、系统性的学习过程。我是一名在数据分析领域工作了几年的从业者，虽然掌握了一些基本的数据分析技能，但总觉得自己在“道”的层面上有所欠缺。我希望这本书能够帮助我理解数据科学的核心理念，提升我的业务理解能力，并且能够培养我独立解决复杂问题的能力。我非常好奇作者是如何构建“修炼”的逻辑的，它是否会从数据科学家的职业发展历程入手，逐步深入到各个技术领域，并且融入一些关于如何与团队协作、如何进行职业规划的建议？我更希望这本书能够提供一些启发性的思考，让我能够跳出日常工作的局限，从更宏观的角度审视数据科学的发展趋势和个人在其中的定位。这本书的价值，在于它是否能成为我职业生涯中的一个重要指引，帮助我迈向更高阶的“修炼”。

评分☆☆☆☆☆

挺好…………

评分☆☆☆☆☆

图书还可以，只是还没看。

评分☆☆☆☆☆

这本书泛泛而谈，价值一般，没哟太多实质内容

评分☆☆☆☆☆

货物和快递都很好！

评分☆☆☆☆☆

数据科学专业指导书，理论联系实际

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，值得推荐！！

评分☆☆☆☆☆

日其实好多大数据涉及的挖掘一块都不懂，算是入门看看

评分☆☆☆☆☆

最近一直在学习数据处理方面的知识，所以买了这些入门书，简单翻了下，还是很不错的。

评分☆☆☆☆☆

这本书泛泛而谈，价值一般，没哟太多实质内容