《數據科學家修煉之道》是2016年人民郵電出版社出版的圖書，作者是[美] ZachariasVoulgaris 弗格里斯。
基本介紹
- 書名：數據科學家修煉之道
- 作者：[美]ZachariasVoulgaris弗格里斯
- ISBN：978-7-115-41824-1
- 出版時間：2016-04
- 編輯：陳冀康
基本信息,圖書簡介,目錄,
基本信息
【作者】 | [美]ZachariasVoulgaris弗格里斯 | 【編輯】 | |
【ISBN】 | 978-7-115-41824-1 | 【日期】 | 2016-04 |
【版次】 | 1 | 【印次】 | 1 |
【頁數】 | 230頁 | 【字數】 | 196千字 |
【開本】 | 16 | 【定價】 | 49元 |
圖書簡介
數據科學家是指採用科學方法、運用數據挖掘工具尋找新的數據洞察的工程師，他們往往集技術專家和數據分析師的角色於一身。在IT行業中，數據科學家將在創造力、溝通能力以及與商業世界的聯繫方面得到更多的鍛鍊機會，是當前非常有發展潛力的新興職位。
本書全面介紹了成為數據科學家應當了解的各類知識。全書共分18章，首先介紹了數據科學與大數據、數據科學的重要性，接著介紹了數據科學家的類型、思維體系、技術資質、經驗、社交圈、所用的軟體、學習新知和解決問題，另外還介紹了機器學習與R語言平台、數據科學的處理流程、所需的具體技能，介紹了數據科學求職、自我展示並提供了一些有關職業數據科學家和數據科學家的案例學習。
目錄
第1章 數據科學與大數據 1
1.1 深挖大數據 1
1.2 大數據產業 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 數據科學領域的歷史 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 數據科學家的類型 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 混合/普適類型 22
3.6 要點 22
第4章 數據科學家的思維體系 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 綜合的編程能力 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 所用的軟體 53
8.1 Hadoop套件和朋友們 53
8.2 面向對象程式語言 60
8.3 數據分析軟體 63
8.4 可視化工具 66
8.5 集成大數據系統 68
8.6 其他一些程式 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 線上課程 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 綜合運用各種工具 84
9.8 要點 85
第10章 機器學習與R語言平台 86
10.1 機器學習簡史 86
10.2 人工智慧的未來 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平台簡介 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 數據表示 109
11.4 數據發現 110
11.5 數據學習 111
11.6 創造數據產品 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 人才市場目前看中的數據科學家所需技能 119
12.2 程式設計師的自我修養 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 數據科學職位哪家尋 145
13.1 直接聯繫公司 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 關注僱主 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出 164
14.5 獨當一面 167
14.6 其他應該考慮的因素 168
14.7 要點 168
第15章 自由職業數據科學家之路 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 職業數據科學家的案例學習 179
16.1 Raj Bondugula博士 179
16.2 Praneeth Vepakomma 183
16.3 要點 186
第17章 資深數據科學家案例學習 188
17.1 基本職業背景與學歷背景 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 給數據科學家新人的建議 191
17.5 要點 191
第18章 新數據科學家的召喚 193
18.1 針對入門級數據科學家的招聘廣告 193
18.2 針對數據科學專家的招聘廣告 195
18.3 針對資深數據科學家的招聘廣告 198
18.4 網上搜尋職位的一些建議 200
18.5 要點 202
結語 203
術語表 205
附錄1 有用的網頁連結 223
附錄2 相關文章 226
附錄3 線下資源 229
