作 者:(美)舒特(Rachel Schutt),(美)奧尼爾(Cathy O'Neil) 著;馮凌秉,王群鋒 譯 著作
定 價:79
出 版 社:人民郵電出版社
出版日期:2015年03月01日
頁 數:290
裝 幀:平裝
ISBN:9787115383495
●作者介紹
●關於封面圖
●前言
●第1章 簡介：什麼是數據科學
●1.1 大數據和數據科學的喧囂
●1.2 衝出迷霧
●1.3 為什麼是現在
●1.4 數據科學的現狀和歷史
●1.5 數據科學的知識結構
●1.6 思維定義
●1.7 什麼是數據科學家
●1.7.1 學術界對數據科學家的定義
●1.7.2 工業界對數據科學家的定義
●第2章 統計推斷、探索性數據分析和數據科學工作流程
●2.1 大數據時代的統計學思考
●2.1.1 統計推斷
●2.1.2 總體和樣本
●2.1.3 大數據的總體和樣本
●2.1.4 大數據意味著大膽的假設
●2.1.5 建模
●部分目錄
本書脫胎於哥倫比亞大學“數據科學導論”課程的教學講義，它界定了數據科學的研究範疇，是一本注重人文精神，多角度、多方面、深入介紹數據科學的實用指南，堪稱大數據時代的實戰寶典。本書旨在讓讀者能夠舉一反三地解決重要問題，內容包括：數據科學及工作流程、統計模型與機器學習算法、信息提取與統計變量創建、數據可視化與社交網絡、預測模型與因果分析、數據預處理與工程方法。另外，本書還將帶領讀者展望數據科學未來的發展。
(美)舒特(Rachel Schutt),(美)奧尼爾(Cathy O'Neil) 著;馮凌秉,王群鋒 譯 著作
Rachel Schutt
美國新聞集團旗下數據科學部門不錯副總裁、哥倫比亞大學統計繫兼職教授、約翰遜實驗室不錯研究科學家、同時也是哥倫比亞大學數據科學及工程研究所教育委員會的發起人之一。她曾在谷歌研究院工作數年，負責設計算法原型並通過建模理解用戶行為。
Cathy O'Neil
約翰遜實驗室不錯數據科學家、哈弗大學數學博士、巴納德學院教授，曾發表過大量算術代數幾何方面的論文。他曾在有名的優選投資管理公司D.E.Shaw擔任對衝基金金融師，後加入專門評估銀行和對衝基金風險的軟件公司RiskMetricd,個人博客：mathbabe.org
