数据科学家养成手册 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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高扬著

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数据科学
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出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121313042

版次：1

商品编码：12168370

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：376

具体描述

产品特色

编辑推荐

帮你构筑数据科学的逻辑思维，帮你找到数据科学的入门钥匙

内容简介

　　作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以尤为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。《数据科学家养成手册》从众多先贤及科学家的轶事讲起，以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学所应关注的要点，然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实，从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。《数据科学家养成手册》并不以高深的数学理论研究作为目的，也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络，而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗，并试着从中悟出一些道理。

　　《数据科学家养成手册》适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人，初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人，产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程师等对数据分析工作敏感的人，以及所有对数据科学感兴趣并希望逐步深入了解数据科学知识体系的人阅读。

作者简介

　　高扬，北京邮电大学计算机专业毕业，重庆工商大学管理科学与工程专业硕士研究生事业导师。10年以上IT行业工作经验，3年海外工作经验。2010年后一直专注于数据库、大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的研究。曾在金山软件西山居任大数据架构师，负责大数据平台构架与搭建。现任欢聚时代资深大数据专家，负责大数据、深度学习等基础技术与理论研究和实际产品的结合。

精彩书评

在大数据时代，招式纯熟（编程技术强）的“攻城狮”要跻身一流高手行列，缺的就是内功心法（数据科学概念和方法）。这本别开生面的数据科学书，正是你苦觅不得的心法——关键还很好看，历史人文典故和数据公式融合，读来全无枯燥之感。

驭势科技联合创始人、CEO 吴甘沙

数据科学让我们越来越多地观察到人类社会复杂的行为模式。数据科学家需要激情与耐心，他们具备商业头脑和数据素养，拥有获取数据、理解统计和机器学习的算法实现、通过软件编程解决实际问题的能力，为决策支持提供有效沟通的数据思维和数据洞察力。这是一个值得付出时间和精力的职业领域，相信这本书是您实践梦想的开始。

中国传媒大学新闻学院教授、博导，中国市场研究行业协会会长沈浩

在理想年代，读书的少年都想成为科学家，互联网浪潮奔涌，又都想当创业大牛，而未来是数据驱动的智能时代，数据科学家将独领风骚。这本书里既有对科学史的追溯和思辨，又有对数据科学领域相关知识深入浅出的讲解，是非常难得的普及读物，更是开启新时代的一把钥匙。

饿了么北京研发中心总经理史海峰

数据科学是在我们工作的方方面面都发挥着作用的基础学科。用科学的眼光看待数据、收集数据、分析数据，用科学的眼光审视数据、解读数据，是未来每个人都应该具备的能力。这本书通俗易懂，以小见大，适合绝大多数接触数据岗位的人员阅读。

云技术社区创始人肖力

精彩书摘

序

十几二十年前，读书是学习新技术的不二法门。当时如果要学习一门技术，都需要买上几本“砖头书”，一边阅读，一边动手，一页一页“啃”下来。很多在今天叱咤风云的高手，当年都是用这种方式打下基础的。

最近几年，技术学习的方式发生了深刻的变化，大量的在线视频课程、交互式学习环境、开箱即用的工具箱，使技术学习的效率大幅度提升，特别是在动手能力方面，培训效率有了质的飞跃。最近一年，受人工智能领域突破性进展的鼓舞，机器学习和数据科学成为技术圈中的显学，而在线学习成为主流的学习方式。在这种情况下，大批学习者仅仅看过一些视频教程，按要求在Jupyter Notebook中做过一些练习，就基本具备动手解决问题的能力，可以上岗了。

这当然很好。但是，倘若你想在某一个领域取得真知，读书仍然是不可或缺的手段。中国信息安全领域的领军人物冯登国院士曾经说，以他的经验，想要真的搞懂某一个领域，非得深入“啃”至少一本书不可。读书的效率相对于听课、看视频要低得多，而多维的知识体系通过单维的文字表达出来，也给理解带来了挑战。然而，唯其有这种挑战，才需要读者进入深度思考状态，使读书成为一个推敲、琢磨、设问和破解的过程。不经过这个过程，我们所学到的知识一般来说只能是浮于表面的，很难达到“知其然知其所以然”的高度。正因如此，我们已经开始发现，仅通过在线视频和动手练习的学习者，对于相关领域的理论掌握经常是肤浅的。可以说，到目前为止，读书作为一种学习手段，依然是其他方式无法取代的。

机器学习和数据科学领域有几本非常重要的著作，每一个有野心的学习者都应该选择至少一本深入研究。Christopher Bishop于2006年出版的Pattern Recognition and Machine Learning，Kevin Murphy 2012年的巨著Machine Learning: A Probabilistic Perspective，斯坦福大学两位机器学习泰斗Trevor Hastie和Robert Tibshirani及其学生合著的An Introduction to Statistical Learning，当然还有Ian Goodfellow和Yoshua Bengio最近出版的Deep Learning——称这几本书为这个领域的“四书五经”，应该没有争议。

但是，这几本书有一个共同的问题——都是按照教材的体例编写的，所以都是尽全力系统化地介绍知识，对这个领域丰富多彩的应用、历史、人文和故事却很少展开论述。而要成为一名数据科学家，仅有知识和动手能力是不够的，还需要有相应的素养，这包括特有的思维方式、价值观，对相关历史背景和掌故的了解，以及对数据科学社区的认知和互动——这恰恰是本书的价值。

作者把数据科学放在一个更广阔的背景之中，从数学、统计学、方法论甚至认知论的层面出发，讨论数据科学的内涵和外延，内容丰富，旁征博引，语言生动，灵活有趣，帮助读者站在一个更丰富的势场中认识数据科学，理解数据科学的基本思想。尤为令人欣喜的是，作者将信息论、混沌理论纳入讨论之中，表明作者敏锐地注意到数据科学与系统科学和认识论的深层联系，这是难能可贵的。从这个角度来解说数据科学的书，应该说是中国首本，即使在全球范围内也是独具特色的。为此，我们愿意向读者推荐本书，并相信读者一定能从中获得非常有价值的启发。

CSDN、AI100创始人蒋涛

AI100合伙人孟岩

前言/序言

　　为什么要写这本书

　　随着计算机科学和数据科学的发展，越来越多的人开始把目光投向其中最为耀眼的互联网、物联网、大数据、人工智能等高新技术领域，并且有相当多的高级技术人才已经在这些领域获得了令人瞩目的成就。

　　在追逐信息技术发展浪潮的过程中，数据科学成为人们在信息技术海洋中遨游所沉淀下来的理论与科学基础。我们都渴望通过对数据科学的理解来对生产工作进行指导和改善，这种工作的意义与其他各种在信息技术产业一线工作所创造价值的意义一样非比寻常。它给我们更广的辩证思考的空间，更高的观察事物的眼界，更多的自新的维度与动力。它是那么神秘且有趣。

　　数据科学到今天已经渗透到我们每个人的工作和生活之中。在你早上起来赶公车或者地铁的时候，你其实正在享受由数据科学辅助进行的精确调度服务；在你阅读工作报表的时候，你其实正在享受由数据科学辅助进行的大数据统计服务；在你吃午餐的时候，你其实正在享受由数据科学辅助进行的外卖快餐数据分发或食堂菜品改良服务；当你晚上回到家，在网上尽情购物的时候，你其实正在享受由数据科学辅助进行的高效电子商务和智能推荐服务。驾车出行有智能导航，就医问药有分诊机器人……也许你的家人或者朋友现在就在自己的工作岗位上，作为一名普通的销售人员、产品经理、人力资源师、售后服务人员、商务代表等，通过数据决策系统、数据库甚至电子表格来观察数据，做出判断，开展工作。数据科学给我们带来的红利已经紧紧把我们包围。

　　这本书绝无说教的想法，而是希望以书为媒，用谈天说地的方式，以激发每个人的思考为主要手段，归纳总结数据科学的实质及成就一位数据科学家所需要的基本素养。

　　遗憾的是，越是基础性、本源性的学科，与变成现实利益的距离也就越远，让人觉得似乎不够实惠，不够亲近。至少读完这本书没办法帮你直接在第二天变出米饭、房子和汽车。不过我认为，楼房再高再漂亮，也需要人们看不到的深厚地基来支持；花儿再芬芳再娇艳，也需要在土壤之下吮吸养分的丰富根系来供能。这些看不到的东西，往往起着我们无法想象的巨大作用，而这才是我希望与你一同讨论并思考的。

　　我们热爱生活，我们热爱所做的工作，我们希望在不断的攀登中看到更深更远的世界并去伪存真。那就让我们在点点滴滴的知识片段中一起开始慢慢思索、细细揣摩这一养成过程吧。

　　本书特色

　　本书从众多先贤及科学家的轶事开始讲起，以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学所应关注的要点，然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实，将这本书变成一本具有一定思维升华价值的参考书，从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。

　　本书并不以高深的数学理论研究作为目的，也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络，而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗，并试着从中悟出一些道理。

　　简洁与深刻并重是本书的另一大特点。作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以最为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。

　　读者对象

　　（1）大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人。

　　（2）初级和中级程序员、架构师，以及希望通过对数据的感知改进工作的人。

　　（3）产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程师等对数据分析工作敏感的人。

　　（4）希望在思维方式领域进行拓展的高校毕业生和希望接触并了解数据科学的社会人员。

　　（5）所有对数据科学感兴趣并希望逐步深入了解数据科学知识体系的人。

　　如何阅读本书

　　本书分为3篇，分别是认知篇、分化篇和实践篇。

　　认知篇（第1章～第7章）

　　归纳了什么是科学，数据科学的范围、定义与实践价值，以及辩证思维、哲学和实验的关系等问题。这些是认知观点的基石。

　　分化篇（第8章～第11章）

　　重点介绍了数据科学中与现代社会各行业联系最为紧密的统计学、信息论、算法学，另外把混沌论作为一个知识点进行了补充。这些是认知观点在不同细分学科中所形成的一些具体解决问题的思维方式和科学观点。

　　实践篇（第12章～第18章）

　　沿着数据生命周期进行演进。任何行业的数据生命周期都是按照采集、存储、统计与建模、算法、可视化与分析、决策支持的沿革来进行的，本篇对各个环节的注意事项和思维方式都做了详细的讨论，并在第18章介绍了两个具体的数据分析案例。

　　在本书的最后，补充了过去与同行们讨论过的，并在会议演讲及日常分享的过程中总结出来的一些精彩问答。

　　如果你希望读完这本书后能够在数学方面有很大的提升，在工程代码能力方面有巨大的进步，这本书恐怕帮不上什么大忙。但我相信，在读完这本书后，你会在一些以前并不熟知的领域有所了解和感悟，并逐步完善理解和分析问题的视角。如果你不是数据研究人员，也可以把这本书当成一个休闲读本。这本书里既没有太多的公式，也没有太过高深的理论，有的只是我在和你攀谈的过程中与你一起发现的新视角。

　　特别致谢

　　感谢绘麟社相辉先生和李晓林女士对本书的插画助力。

　　参加本书编写工作的有高扬、卫峥、左妍、尹会生、杨艺、陈钢、肖力。

　　勘误和支持

　　由于作者的水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果您有更多的宝贵意见，欢迎扫描本页的二维码，关注“奇点大数据”微信公众号与我们进行互动讨论。本书后续的代码上传及勘误等相关更新内容都会在这个微信公众号发布。关注大数据尖端技术发展，关注奇点大数据。

　　同时，您也可以通过邮箱77232517@qq.com与我联系，期待能够得到您的真挚反馈，在技术之路上互勉共进。

　　高扬

　　2017年1月于珠海

《数据科学实战指南：从理论到应用的进阶之路》本书旨在为渴望深入理解并实践数据科学的读者提供一条清晰、全面的进阶之路。我们深知，理论知识的掌握是基础，而将这些知识转化为解决实际问题的能力，则是通往优秀数据科学家之路的关键。因此，《数据科学实战指南》将理论与实践巧妙融合，以案例驱动，循序渐进地引导读者掌握数据科学的核心理念、方法论和工具集。核心内容概述：本书并非一份空洞的理论罗列，而是精心构建的一个学习框架，涵盖了从数据获取、清洗、探索性分析，到建模、评估，最终实现模型部署与优化的全流程。我们力求在每个环节都提供详实的操作指南和深刻的原理阐释，帮助读者建立扎实的数据科学功底。第一部分：数据科学的基石——理解与准备第一章：数据科学概览与思维模式数据科学的定义、历史沿革与发展趋势。数据科学家所需的核心素质：统计学、计算机科学、领域知识的融合。数据驱动决策的思维模式：问题定义、数据驱动假设、迭代优化。数据伦理与隐私保护的重要性：法律法规、道德考量、负责任的数据使用。第二章：数据获取与整合数据来源的多样性：数据库、API、Web爬虫、公开数据集、传感器数据等。 SQL进阶：复杂查询、窗口函数、性能优化，高效从关系型数据库提取数据。 NoSQL数据库入门：理解其优势与应用场景（MongoDB, Cassandra等）。 Web抓取实战：使用Python库（如BeautifulSoup, Scrapy）合法合规地获取网络数据。 API接口的探索与应用：理解RESTful API，利用API获取实时或结构化数据。数据格式的理解与转换：CSV, JSON, XML, Parquet等，以及相互转换的方法。第三章：数据清洗与预处理缺失值处理的艺术：识别、评估、填充（均值、中位数、众数、模型预测）与删除策略。异常值检测与处理：统计方法（Z-score, IQR）、可视化方法、模型方法，以及如何判断其真实性。数据格式标准化与规范化：字符串处理、日期时间转换、大小写统一。重复数据识别与消除：精确匹配与模糊匹配。数据类型转换与校验：确保数据变量类型正确，符合分析需求。文本数据预处理：分词、去除停用词、词干提取、词形还原。第二部分：数据探索与洞察——揭示数据背后的故事第四章：探索性数据分析（EDA）描述性统计学：均值、方差、标准差、百分位数、偏度、峰度等，理解数据分布。可视化技术的精髓：单变量分析：直方图、箱线图、密度图，理解单一变量的分布与范围。双变量分析：散点图、线图、柱状图、热力图，探索变量间的关系。多变量分析：配对图、三维散点图、降维可视化（PCA, t-SNE），揭示高维数据结构。相关性分析：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数，量化线性与非线性关系。分组聚合与透视表：理解不同群体特征，进行多维度交叉分析。 EDA在实际问题中的应用：以营销数据、用户行为数据为例，演示如何通过EDA发现关键洞察。第五章：特征工程的魔法特征选择的重要性：识别有价值的特征，排除冗余和无关特征，提高模型效率和准确性。特征提取：数值特征转换：多项式特征、对数转换、Box-Cox变换，处理非线性关系。类别特征编码：独热编码、标签编码、顺序编码、目标编码，将类别数据转化为模型可理解的数值形式。文本特征提取：TF-IDF、词袋模型、Word Embeddings（Word2Vec, GloVe），将文本转化为向量表示。特征构建：组合特征：将现有特征进行组合（如年龄段、消费频率）。时间序列特征：滞后特征、滚动统计量、周期性特征。交互特征：捕捉变量间的交叉影响。特征缩放：标准化（StandardScaler）、归一化（MinMaxScaler），解决特征尺度差异问题。第三部分：建模与评估——构建预测与分类的利器第六章：机器学习基础与常用模型监督学习：回归（线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归）、分类（逻辑回归、K近邻、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树）。无监督学习：聚类（K-Means, DBSCAN）、降维（PCA, LDA）。模型工作原理深入解析：算法背后的数学原理、假设条件。模型选择的考量：理解不同算法的优缺点、适用场景。第七章：模型训练与调优训练集、验证集、测试集的划分：防止模型过拟合与欠拟合。交叉验证：K折交叉验证，更鲁棒的模型评估。模型评估指标：回归任务：MSE, RMSE, MAE, R²。分类任务：准确率、精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线、AUC值。超参数调优：网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）。正则化技术：L1和L2正则化，防止模型过拟合。集成学习：Bagging, Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM），提高模型性能。第八章：深度学习入门与实践（选修）神经网络基础：感知机、激活函数、反向传播算法。常见深度学习模型：多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）用于图像，循环神经网络（RNN）用于序列数据。深度学习框架介绍：TensorFlow, PyTorch。深度学习在图像识别、自然语言处理中的应用案例。第九章：模型解释性与公平性模型解释性（Explainable AI, XAI）：SHAP, LIME等工具，理解模型决策过程。特征重要性分析：了解哪些特征对模型预测贡献最大。公平性考量：识别和减轻模型中的偏见，确保模型对不同群体公平。第四部分：部署与应用——让数据科学产生价值第十章：模型部署与服务化模型序列化与持久化：保存训练好的模型，以便后续加载使用。 RESTful API实现：使用Flask, FastAPI等框架，将模型封装成可调用的API服务。容器化技术：Docker，实现模型部署的环境隔离与可移植性。云平台部署：AWS Sagemaker, Google AI Platform, Azure ML等。模型版本管理与监控。第十一章：实战项目案例分析案例一：电商用户流失预测问题定义：识别可能流失的用户，制定挽留策略。数据准备与EDA：用户购买历史、浏览行为、客服互动等数据。特征工程：构建用户活跃度、消费能力、近期行为等特征。模型选择与评估：使用分类模型预测流失概率，评估模型性能。结果解释与业务建议。案例二：房产价格预测问题定义：根据房产属性预测其市场价格。数据准备与EDA：房产位置、面积、户型、周边设施等信息。特征工程：处理地理信息、构建新特征（如距离市中心的距离）。模型选择与评估：使用回归模型进行预测，评估模型准确性。结果可视化与洞察。案例三：文本情感分析问题定义：判断用户评论、社交媒体帖子的情感倾向（正面、负面、中性）。数据准备与EDA：文本数据清洗与预处理。特征工程：TF-IDF, Word Embeddings。模型选择与评估：使用文本分类模型，评估情感分析的准确率。在产品反馈、舆情监控中的应用。附录：常用Python库速查表：NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, NLTK, SpaCy等。 SQL基础回顾。数据科学常用术语表。《数据科学实战指南》的编撰，旨在为读者提供一个扎实、全面且具有实践导向的学习路径。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能够掌握数据科学的核心理论，更能培养起解决实际问题的能力，最终成长为一名出色的数据科学家。本书涵盖了从基础理论到高级应用的全方位内容，力求成为您数据科学之旅中最可靠的伙伴。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在努力转型的数据分析师，我对如何从“分析”走向“科学”一直感到迷茫。这本书就像是我的“指南针”。它没有给我灌输一堆理论，而是把我带入了一个充满挑战和机遇的数据科学世界。我特别欣赏作者关于“严谨性”的强调。很多时候，我们在做数据分析时，容易被一些表面的相关性所迷惑，而忽略了深层的因果关系。这本书通过详细的案例分析，教会了我如何设计更严谨的实验，如何识别和处理偏差，如何确保分析结果的可靠性和可复现性。读完之后，我感觉自己对数据科学的理解不再是零散的知识点，而是一个完整的、有逻辑的体系。作者还分享了许多在实际工作中非常实用的技巧，比如如何有效地进行文献调研，如何构建一个清晰的报告，以及如何管理好自己的职业发展路径。这些内容对于每一个想要在数据科学领域深耕的人来说，都非常有价值。它不是一本速成手册，而是一本能够帮助你打下坚实基础，并指明未来方向的“百科全书”。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个对数据 pretty 敏感的人，但总觉得在理论和实践之间好像隔着一层纱，很多概念停留在纸面上，真正落地的时候就抓瞎了。这本书就像是给我铺设了一座坚实的桥梁。它并没有一上来就堆砌那些花里胡哨的术语，而是从数据科学项目生命周期的每一个环节，都进行了细致的阐述。我印象最深的是关于“探索性数据分析”的那部分，作者不仅仅是告诉你怎么画图，更重要的是教会你如何通过可视化去发现数据背后的故事，如何提出有价值的问题，以及如何规避那些看似微小但可能导致严重后果的误差。他用了很多案例来佐证，这些案例都非常贴近实际工作，不是那种脱离现实的“教科书式”的例子。读的时候，我仿佛看到了自己曾经犯过的错误，也学到了避免这些错误的最佳实践。尤其是关于模型选择和评估的章节，没有简单地罗列各种模型的优劣，而是从不同场景下的侧重点出发，引导读者进行权衡，非常实用。这本书的价值在于，它不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“怎么做”，而且是“怎么做得好”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在翻开这本书之前，我对于“数据科学家”这个职业的认知，还停留在“会写代码、会做模型”的浅层理解。这本书彻底刷新了我的三观！它让我意识到，一个真正优秀的数据科学家，不仅仅是技术的掌握者，更是沟通者、问题解决者，甚至是“业务的理解者”。作者用一种非常平易近人的方式，揭示了数据科学在企业中的真实应用场景，以及数据科学家在其中扮演的关键角色。我非常喜欢他对于“数据驱动决策”的讲解，不仅仅是强调数据的重要性，更是强调了如何将数据分析的结果转化为可执行的商业洞察，如何用数据去影响和改变决策过程。书中的很多观点，都引发了我深刻的思考，比如如何才能真正建立一个数据驱动的文化？数据科学家应该如何与业务部门协同合作？这些都是我在工作中经常遇到的难题，而这本书给出了非常清晰且富有建设性的思路。它不像一般的技术书籍那样，只关注技术本身，而是将技术与业务、与人际沟通、与项目管理紧密结合，提供了一个 holistic 的视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的彻底颠覆了我对数据科学的刻板印象！我原本以为它会充斥着晦涩难懂的算法和冰冷的数学公式，读起来肯定枯燥乏味。结果呢？完全不是那么回事！作者的写作风格就像一个经验丰富的老朋友，娓娓道来，用非常生活化、易于理解的语言，将那些原本听起来高深莫测的概念一一拆解。我尤其喜欢他讲到的“数据思维”部分，不仅仅是技术上的操作，更是强调了如何从商业问题出发，找到数据的价值，以及如何用数据来说服别人。这本书并没有直接教你“写代码”或者“调模型”，而是从一个更高的维度，告诉你“为什么”要做这些，以及“怎么”才能做得更有效。读完之后，我感觉自己不再是被动地学习一堆工具，而是真正开始理解数据科学的核心精神，仿佛打开了一扇通往新世界的大门。那些关于数据采集的陷阱、数据清洗的艺术，以及如何构建一个能够持续产生价值的数据产品，都写得非常实在，充满了作者多年实战的宝贵经验。我迫不及待地想把书里提到的方法应用到我的实际工作中去，相信它能帮助我提升不少效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我感受到了“醍醐灌顶”般的体验！我一直以为数据科学离我很遥远，充满了各种复杂的数学模型和编程语言，感觉像是只属于少数“天才”的领域。但这本书用一种极其友好的方式，把我拉进了这个精彩的世界。作者的叙述非常流畅，一点都不枯燥，他就像一个经验丰富的向导，带领我在数据的海洋里遨游。我最喜欢的部分是关于“数据伦理”的探讨，这是我在其他很多技术书籍里都很少看到的。作者非常深入地分析了数据在收集、使用过程中可能带来的潜在风险，以及作为一名数据科学家，我们应该如何承担起相应的责任。这让我意识到，数据科学不仅仅是关于技术，更是关于如何负责任地利用强大的工具。此外，书中关于“模型可解释性”的阐述也让我茅塞顿开，终于明白为什么有些时候，简单的模型反而比复杂的模型更有价值。总而言之，这本书提供了一个非常全面且接地气的视角，它不仅仅是关于“如何做”，更是关于“为何要做”，以及“如何做得更好，更负责任”。

评分☆☆☆☆☆

对于数据认知的方法论讲的比较透彻有趣，难得的好书，适合各种人阅读。

评分☆☆☆☆☆

书的内容和结构很有意思。

评分☆☆☆☆☆

著者物质内容翔实，文笔诙谐有趣，一看就是个有写作功底和技术大牛。会继续关注著者的购物著作

评分☆☆☆☆☆

买来看看，还没有看

评分☆☆☆☆☆

活动期间购买，力度很大质量也不错！

评分☆☆☆☆☆

很好，技术书籍，值得一看。