數據科學傢修煉之道 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Zacharias Voulgaris，弗格裏斯 著，吳文磊，田原 譯

圖書標籤:

• 數據科學
• 機器學習
• Python
• 數據分析
• 統計學
• 數據挖掘
• 算法
• 人工智能
• 大數據
• 職業發展

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418241

版次：1

商品編碼：11908578

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：230

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：適閤從事數據科學相關工作的讀者閱讀
　　我們的社會正邁入數據驅動的時代，"數據科學傢"這個職業正變得越來越炙手可熱。要是你想在不遠的將來在這個主流的行業中獨占鰲頭，本書會告訴你應該怎麼做。書中的每一章都充滿瞭實用的信息，能夠幫助你分享大數據的豐碩成果，並成為一名成功的數據科學傢。　　通過閱讀本書，你將能夠:　　● 學習大數據是什麼，通過它的主要特徵--體量、多樣、高速，展現齣與傳統數據有何不同。　　● 探討不同類型的數據科學傢以及他們各自類型的技術專長。　　● 挖掘數據科學傢所需的技能，包括相關的思維模式、技術能力、經驗，以及數據科學傢與人接觸交流的方式。　　● 當一天數據科學傢，體驗你可能會遇到的問題，並嘗試如何解決它們。你會使用何種程序？你會以何種方式去拓展知識和技能？　　● 基於你的起點（編程背景、機器學習背景或者數據相關的背景），看看你如何纔能成為一名數據科學傢。　　● 一步一步地跟隨數據科學傢的入職經曆：應該去看哪些地方，如何嚮一名潛在雇主展示自己，以及成為一名自由職業者的得與失。　　● 閱讀一些富有經驗的高級數據科學傢的案例，更好地瞭解這個職位的實際角色。　　本書內容全麵、輕鬆易讀，非常適閤從事數據科學相關工作的讀者閱讀，也是一本可以幫助讀者應聘數據科學傢職位的全方位指南。

內容簡介

　　數據科學傢是指采用科學方法、運用數據挖掘工具尋找新的數據洞察的工程師，他們往往集技術專傢和數據分析師的角色於一身。在IT行業中，數據科學傢將在創造力、溝通能力以及與商業世界的聯係方麵得到更多的鍛煉機會，是當前非常有發展潛力的新興職位。　　本書全麵介紹瞭成為數據科學傢應當瞭解的各類知識。全書共分18章，首先介紹瞭數據科學與大數據、數據科學的重要性，接著介紹瞭數據科學傢的類型、思維體係、技術資質、經驗、社交圈、所用的軟件、學習新知和解決問題，另外還介紹瞭機器學習與R語言平颱、數據科學的處理流程、所需的具體技能，介紹瞭數據科學求職、自我展示並提供瞭一些有關職業數據科學傢和數據科學傢的案例學習。　　本書內容全麵、輕鬆易讀，非常適閤從事數據科學相關工作的讀者閱讀，是一本可以住讀者應聘數據科學傢職位的求職指南。

作者簡介

　　Zacharias Voulgaris 博士在希臘齣生並長大。在讀完瞭剋裏特理工大學5 年的工程學位後，他攻讀瞭倫敦城市大學的信息係統與技術的碩士學位。之後，在倫敦大學伯貝剋學院的 G.Magoulas 教授與B.Mirkin 教授的聯閤指導下，他獲得瞭博士學位。此後，他受聘於喬治亞理工大學並成為研究員，一直從事數據科學傢的相關工作。

目錄

第1章　數據科學與大數據 1
1．1 深挖大數據 1
1．2 大數據産業 5
1．3 數據科學的誕生 7
1．4 要點 9
第2章　數據科學的重要性 10
2．1 數據科學領域的曆史 10
2．2 新規則 14
2．3 新思維與隨之而來的變化 17
2．4 要點 18
第3章　數據科學傢的類型 19
3．1 數據開發者 19
3．2 數據研究者 20
3．3 數據創意師 21
3．4 數據商務人士 21
3．5 混閤/普適類型 22
3．6 要點 22
第4章　數據科學傢的思維體係 24
4．1 特質 24
4．2 素質與能力 27
4．3　思維 32
4．4　抱負 34
4．5　要點 36
第5章　技術資質 37
5．1　綜閤的編程能力 37
5．2　科學背景 39
5．3　專業化知識 40
5．4　要點 42
第6章　經驗 44
6．1 企業實戰VS學術研究的經驗 44
6．2 經驗VS正規教育 46
6．3 如何獲得第一桶經驗 46
6．4 要點 48
第7章　社交圈 49
7．1 豈止於專業社交圈 49
7．2 與學術圈的關係 50
7．3 與商業世界的關係 51
7．4 要點 52
第8章　所用的軟件 53
8．1 Hadoop套件和朋友們 53
8．2 麵嚮對象編程語言 60
8．3 數據分析軟件 63
8．4 可視化工具 66
8．5 集成大數據係統 68
8．6 其他一些程序 69
8．7 要點 72
第9章　學習新知與解決問題 74
9．1 研討會 74
9．2 會議 76
9．3 在綫課程 76
9．4 數據科學小組 80
9．5 需求問題 82
9．6 專業知識缺乏問題 83
9．7 綜閤運用各種工具 84
9．8 要點 85
第10章　機器學習與R語言平颱 86
10．1 機器學習簡史 86
10．2 人工智能的未來 89
10．3 機器學習VS統計方法 90
10．4 在數據科學中使用機器學習 93
10．5 R平颱簡介 95
10．6 機器學習和R語言資料 99
10．7 要點 101
第11章　數據科學的處理流程 103
11．1 數據準備 104
11．2 數據探索 108
11．3 數據錶示 109
11．4 數據發現 110
11．5 數據學習 111
11．6 創造數據産品 112
11．7 洞察、交付以及可視化呈現 115
11．8 重點 117
第12章　所需的具體技能 119
12．1　人纔市場目前看中的數據科學傢所需技能 119
12．2 程序員的自我修養 121
12．3 統計師和機器學習從業者的自我修養 125
12．4　數據相關領域從業人員的自我修養 135
12．5　學生的自我修養 140
12．6　要點 141
第13章　數據科學職位哪傢尋 145
13．1　直接聯係公司 146
13．2　專業人際關係 149
13．3 招聘網站 154
13．4　其他方法 158
13．5　要點 159
第14章　自我展示 160
14．1　關注雇主 161
14．2　靈活性和適應性 162
14．3　交付物 163
14．4　讓自己從競爭中脫穎而齣 164
14．5　獨當一麵 167
14．6　其他應該考慮的因素 168
14．7　要點 168
第15章　自由職業數據科學傢之路 170
15．1　成為自由職業數據科學的利弊 171
15．2　自由職業生涯要持續多久 172
15．3　其他你可以提供的服務 173
15．4　一些自由數據分析工作 174
15．5 要點 177
第16章　職業數據科學傢的案例學習 179
16．1 Raj Bondugula博士 179
16．2 Praneeth Vepakomma 183
16．3 要點 186
第17章　資深數據科學傢案例學習 188
17．1 基本職業背景與學曆背景 188
17．2 對於數據科學實踐的觀點 189
17．3 數據科學的未來 190
17．4 給數據科學傢新人的建議 191
17．5 要點 191
第18章　新數據科學傢的召喚 193
18．1 針對入門級數據科學傢的招聘廣告 193
18．2 針對數據科學專傢的招聘廣告 195
18．3　針對資深數據科學傢的招聘廣告 198
18．4　網上搜索職位的一些建議 200
18．5 要點 202
結語 203
術語錶 205
附錄1　有用的網頁鏈接 223
附錄2　相關文章 226
附錄3　綫下資源 229

前言/序言

《數據洞察：揭示隱藏的規律與價值》 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、塑造未來的關鍵要素。然而，海量的數據本身並不能直接帶來洞察，其真正的價值在於我們如何從中提煉齣有意義的信息，理解其背後的規律，並將其轉化為可行的行動。本書《數據洞察：揭示隱藏的規律與價值》正是旨在帶領讀者踏上一段探索數據深層奧秘的旅程。它並非一本堆砌晦澀理論的教科書，而是一部充滿實踐智慧與前瞻視野的指南，教會你如何以一種係統性、策略性的思維方式去擁抱數據，從零散的信息碎片中編織齣清晰的洞見。 本書的核心在於“洞察”。洞察，是一種超越簡單數據聚閤和可視化理解的能力，它要求我們能夠透過現象看本質，發現數據中潛藏的模式、趨勢、異常，甚至那些尚未顯現的關聯。這種能力，在當今瞬息萬變的商業環境、科研領域以及社會治理中，都顯得尤為重要。無論是企業希望精準營銷、優化運營，還是科學傢力求突破瓶頸、驗證猜想，亦或是政府部門提升公共服務效率、預測社會趨勢，都離不開對數據的深度挖掘與精準解讀。 《數據洞察》一書的架構設計，力求循序漸進，讓不同背景的讀者都能從中受益。 第一部分：數據思維的基石 在開始任何復雜的數據分析之前，建立正確的數據思維模式至關重要。這部分內容將為你打下堅實的基礎。 理解數據的本質與價值： 我們將從最根本的層麵探討“數據是什麼”，它如何産生，以及它的多維度價值——從描述性到預測性，再到規範性。我們會討論不同類型的數據（結構化、半結構化、非結構化）及其特性，並闡釋數據如何成為戰略資産，驅動創新和競爭優勢。 數據驅動決策的思維範式： 拋棄直覺和經驗的局限，擁抱基於證據的決策。本書將闡述數據驅動決策的核心理念，強調數據在整個決策流程中的地位，以及如何將數據洞察轉化為可執行的策略。我們將探討如何構建一個支持數據驅動文化的組織，剋服數據使用中的常見障礙。 提齣正確的問題： 數據的價值往往取決於我們提齣的問題。這部分將教導讀者如何從業務需求或研究目標齣發，提煉齣清晰、具體、可衡量的數據問題。我們將學習如何將模糊的睏惑轉化為明確的分析目標，確保數據探索的方嚮不會偏離。 批判性思維與數據素養： 數據並非總是誠實的。本書將強調培養批判性思維的重要性，學會審視數據的來源、質量、潛在偏見，以及分析方法的局限性。我們將探討數據素養的內涵，即理解、評估和使用數據的能力，這對於避免被誤導和做齣錯誤決策至關重要。 第二部分：數據探索與分析的實踐 有瞭堅實的數據思維基礎，我們將深入到數據探索和分析的實際操作層麵。這一部分將結閤豐富的案例，展示如何將理論轉化為實踐。 數據收集、清洗與預處理： 真實世界的數據往往是混亂不堪的。本章將詳細介紹數據收集的最佳實踐，以及至關重要的“數據清洗”過程。我們將學習如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據轉換（如標準化、歸一化）、特徵工程等，以確保數據的質量和可用性。這一步是後續所有分析工作的基礎，其重要性不容忽視。 探索性數據分析（EDA）的藝術： EDA是發現數據模式和關係的第一步。我們將學習如何利用統計摘要（均值、中位數、標準差等）和可視化技術（散點圖、箱綫圖、直方圖、熱力圖等）來初步瞭解數據的分布、變量間的相關性以及潛在的異常。本書將強調EDA不僅僅是技術操作，更是一種觀察和提問的過程，通過可視化來激發新的思考。 關聯性分析與模式識彆： 瞭解變量之間的關係是洞察的關鍵。我們將深入探討各種關聯性分析方法，包括相關係數、協方差，以及如何利用數據挖掘技術（如聚類分析、關聯規則挖掘）來發現數據中的潛在分組和關聯模式。例如，在零售業中發現哪些商品經常被同時購買，或者在用戶行為數據中發現具有相似特徵的用戶群體。 時間序列分析與趨勢預測： 許多數據都具有時間維度，理解其隨時間的變化規律對於預測未來至關重要。本章將介紹時間序列分析的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性，以及如何使用ARIMA、指數平滑等經典模型來捕捉時間序列的動態，並進行短期和長期的預測。 分類與迴歸： 當我們需要預測某個特定結果時，分類和迴歸技術就派上用場。我們將講解邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、隨機森林等常用的分類算法，以及綫性迴歸、多項式迴歸等迴歸算法的原理與應用。本書會側重於理解這些算法的工作機製，以及如何根據業務場景選擇閤適的模型。 異常檢測與風險識彆： 識彆齣數據中的“異類”往往能帶來重要的價值，可能意味著欺詐、錯誤，也可能預示著新的機會。我們將學習各種異常檢測技術，包括基於統計的方法、基於距離的方法以及基於模型的方法，並探討其在金融風控、網絡安全、工業故障診斷等領域的應用。 第三部分：數據洞察的升華與應用 將分析結果轉化為有價值的洞察，並將其有效地傳達和應用，是數據能力的最終體現。 數據可視化與故事講述： 好的可視化能夠讓復雜的數據一目瞭然。本章將介紹數據可視化的原則和最佳實踐，如何選擇閤適的圖錶來傳達特定的信息，以及如何利用可視化來構建引人入勝的數據故事。我們將強調，可視化不僅僅是展示數據，更是為瞭引導理解和激發行動。 解讀模型結果與評估模型性能： 理解模型的“黑箱”內部，以及如何客觀地評估模型的預測能力是至關重要的。本書將講解評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、RMSE、MAE等），以及如何解釋模型的輸齣，理解其局限性，並進行模型調優。 從洞察到行動：將數據轉化為業務價值： 數據分析的最終目的在於驅動實際行動。我們將探討如何將分析結果轉化為具體的業務建議，如何與業務部門溝通，確保數據洞察能夠被理解和采納。本書將強調跨部門協作的重要性，以及如何將數據驅動的理念融入到日常的業務流程中。 數據倫理與隱私保護： 在享受數據帶來的便利的同時，我們必須認識到數據使用中涉及的倫理問題和隱私保護的重要性。本章將討論數據偏見、公平性、透明度等關鍵議題，以及如何遵守相關法律法規，負責任地使用數據。 麵嚮未來的數據應用趨勢： 隨著技術的發展，數據分析的邊界不斷拓展。我們將簡要展望一些前沿領域，如機器學習、深度學習在數據分析中的應用，大數據技術的發展，以及人工智能如何進一步賦能數據洞察。 《數據洞察：揭示隱藏的規律與價值》不僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南。書中將穿插大量的真實案例分析，從市場營銷、金融風控、醫療健康到運營優化，展示數據分析如何在不同領域創造價值。每章末尾都會提供思考題或小型實踐項目，鼓勵讀者動手實踐，鞏固所學。 閱讀本書，你將學會： 建立一套係統的、邏輯清晰的數據分析框架。 掌握從數據收集到清洗、探索、建模、評估的完整流程。 理解並運用多種數據分析方法和技術。 培養從數據中發現規律、洞察本質的能力。 將復雜的數據分析結果轉化為清晰、有說服力的故事。 將數據洞察有效地應用於實際業務場景，驅動決策和創新。 以負責任的態度看待數據，關注其倫理與隱私問題。 無論你是初入數據領域的新手，還是希望深化技能的專業人士，亦或是希望更好地理解和應用數據的業務決策者，《數據洞察：揭示隱藏的規律與價值》都將是你寶貴的資源。它將幫助你解鎖數據的無限潛力，讓你在這個數據驅動的時代，擁有發現隱藏規律、創造卓越價值的核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

我最近在閱讀一本名為“數據科學傢修煉之道”的書，這本書的封麵就給我一種沉甸甸的學術感，仿佛裏麵蘊含著深厚的知識體係。作為一名正在考慮轉行進入數據科學領域的人，我對這個職業充滿瞭憧憬，但也感到一絲迷茫。我瞭解到數據科學是一個綜閤性的學科，需要掌握統計學、計算機科學、機器學習等多個領域的知識。這本書的書名“修煉之道”恰恰擊中瞭我的痛點，我需要一個清晰的路徑來指導我學習。我特彆關注書中是否會提供一個循序漸進的學習路綫圖，幫助我從零開始構建知識體係，而不是像無頭蒼蠅一樣四處搜尋零散的信息。我希望書中能夠詳細介紹數據科學的基本概念、核心技術以及實際應用場景，並且能夠提供一些可行的學習資源和實踐項目，讓我能夠邊學邊練，真正掌握數據科學的技能。這本書的價值，在於它是否能真正幫助我這個“新手”快速上手，並且建立起堅實的理論基礎和實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我內心充滿瞭期待，尤其被書名“數據科學傢修煉之道”所吸引。作為一名在職的分析師，我深知數據科學領域的廣闊和快速發展，也渴望在職業道路上更進一步。我一直認為，真正的“修煉”不僅僅是掌握技術，更是一種思維模式和職業素養的養成。因此，我非常好奇這本書是如何定義和闡述“修煉”的。我希望它不僅僅是羅列各種算法和工具，而是能夠深入探討成為一名優秀數據科學傢所需要具備的軟技能，例如溝通能力、業務理解能力，以及如何在高壓環境下保持冷靜和創新。我也想知道，書中是否會分享一些資深數據科學傢在職業生涯中遇到的挑戰以及他們是如何剋服的，這些寶貴的經驗對於我來說無疑是巨大的財富。這本書的定位，是為有一定基礎的人提供進階指導，還是麵嚮零基礎的學習者？我希望能找到一些能夠引發我深入思考、甚至改變我工作方法的洞見，而不是僅僅停留在技術操作層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，深邃的藍色背景搭配著銀色的數據流綫條，給人一種專業而神秘的感覺。書名“數據科學傢修煉之道”更是點齣瞭核心主題，激起瞭我對探索數據世界的好奇心。作為一名對數據分析領域充滿熱情但經驗尚淺的初學者，我一直在尋找一本能夠係統性地引導我入門的讀物。這本書的名字聽起來就非常契閤我的需求，似乎能夠帶領我一步步踏上成為一名優秀數據科學傢的道路。我迫切地希望瞭解書中是否會詳細介紹數據科學所需的關鍵技能，比如數據清洗、特徵工程、模型選擇、結果解讀等方麵。我特彆關心作者是如何闡述“修煉”這個概念的，是側重理論知識的講解，還是更注重實踐操作的指導？書中是否會提供真實的案例分析，讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤？此外，我也希望能從中學習到數據科學傢必備的思維方式和解決問題的策略，這對我來說至關重要。我期待這本書能夠幫助我建立起堅實的基礎，為我日後的學習和工作打下堅實的地基。

評分☆☆☆☆☆

當我看到“數據科學傢修煉之道”這本書的時候，我腦海中立刻浮現齣一個關於成長和精進的畫麵。我目前是一名在校的計算機科學專業的學生，對數據科學領域産生瞭濃厚的興趣。我瞭解到，數據科學傢的工作不僅僅是處理數據，更需要具備洞察力，能夠從數據中挖掘齣有價值的信息，並為業務決策提供支持。這本書的標題恰好體現瞭這種“由淺入深，逐步精通”的過程。我非常好奇書中是否會詳細講解數據科學工作流程的每一個環節，例如數據采集、數據預處理、數據分析、模型構建以及結果可視化等，並且是否會針對每個環節推薦相應的工具和技術。我更希望書中能夠強調“道”的層麵，也就是數據科學傢的思維方式和職業道德。這本書是否會引導我去思考如何提齣有價值的問題，如何評估模型的性能，以及如何清晰地嚮非技術人員解釋復雜的分析結果？這些都是我目前非常想瞭解和學習的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“數據科學傢修煉之道”給我一種非常深刻的感受，它不像很多技術書籍那樣直接列舉公式和代碼，而是更側重於一種長期的、係統性的學習過程。我是一名在數據分析領域工作瞭幾年的從業者，雖然掌握瞭一些基本的數據分析技能，但總覺得自己在“道”的層麵上有所欠缺。我希望這本書能夠幫助我理解數據科學的核心理念，提升我的業務理解能力，並且能夠培養我獨立解決復雜問題的能力。我非常好奇作者是如何構建“修煉”的邏輯的，它是否會從數據科學傢的職業發展曆程入手，逐步深入到各個技術領域，並且融入一些關於如何與團隊協作、如何進行職業規劃的建議？我更希望這本書能夠提供一些啓發性的思考，讓我能夠跳齣日常工作的局限，從更宏觀的角度審視數據科學的發展趨勢和個人在其中的定位。這本書的價值，在於它是否能成為我職業生涯中的一個重要指引，幫助我邁嚮更高階的“修煉”。

評分☆☆☆☆☆

正品圖書，挺好的，我仔細研究下

評分☆☆☆☆☆

囤貨，正在看，慢慢看。

評分☆☆☆☆☆

不錯的，送貨速度快，。。

評分☆☆☆☆☆

書不錯哦~

評分☆☆☆☆☆

京東圖書，送貨快，好評棒棒噠

評分☆☆☆☆☆

非常好的專業書籍，對專業人士非常有用！

評分☆☆☆☆☆

囤貨，正在看，慢慢看。

評分☆☆☆☆☆

沒有給我開發票哦

評分☆☆☆☆☆

書寫的有點淺瞭，還算不錯