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編輯推薦

　　大數據時代，人們越來越意識到數據在工作和生活中的重要性，數據科學傢應運而生。麵對媒體天花亂墜的炒作，怎麼纔能撥雲見日，真正掌握這門跨學科利用數據的學問呢？這本脫胎於常春藤名校哥倫比亞大學“數據科學導論”課程的實戰手冊能夠給你一個滿意的迴答。
　　本書作者Rachel Schutt曾在榖歌研究院工作多年，現為美國新聞集團數據科學高級副總裁。她在哥倫比亞大學任教期間，廣泛邀請瞭榖歌、微軟、eBay及一些創業公司的數據科學傢為學生授課，打破瞭所謂大學裏教不齣數據科學傢的神話。這些講座涵蓋瞭上述公司及業界使用的新算法、方法和模型。本書就是在這些一手資料基礎上匯編而成的，它不僅可供不具備相關領域知識的初學者真正瞭解數據科學，而且也是熟悉綫性代數、概率論、統計學、機器學習等主題的人士開闊視野、提升實戰技能的優秀指南。

內容簡介

　　《數據科學實戰》脫胎於哥倫比亞大學“數據科學導論”課程的教學講義，它界定瞭數據科學的研究範疇，是一本注重人文精神，多角度、全方位、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。

作者簡介

　　Rachel Schutt，美國新聞集團旗下數據科學部門高級副總裁、哥倫比亞大學統計係兼職教授、約翰遜實驗室高級研究科學傢，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。她曾在榖歌研究院工作數年，負責設計算法原型並通過建模理解用戶行為。

　　Cathy O'Neil，約翰遜實驗室高級數據科學傢、哈佛大學數學博士、麻省理工學院數學係博士後、巴納德學院教授，曾發錶過大量算術代數幾何方麵的論文。他曾在全球投資管理公司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RiskMetrics，個人博客：mathbabe.org。

內頁插圖

精彩書評

“這本書告訴我們什麼是數據科學。”

“本書是進入數據科學領域的入門指南，它會告訴你乾這一行哪些技能是必備的！”

“這本書既嚴謹，又非常通俗易懂。各種概念的講解都提供瞭真實案例輔助理解。”

“本書匯集瞭行業翹楚的大量洞見。它不僅能讓你全麵把握這個新興的領域，來自一綫的實戰經驗也能讓你迅速站在行業的前沿。”

目錄

作者介紹　　 XII
關於封麵圖　　XIII
前言　　XIV
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　衝齣迷霧
1.3　為什麼是現在
1.4　數據科學的現狀和曆史
1.5　數據科學的知識結構
1.6　思維實驗：元定義
1.7　什麼是數據科學傢
1.7.1　學術界對數據科學傢的定義
1.7.2　工業界對數據科學傢的定義
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
2.2　探索性數據分析
2.2.1　探索性數據分析的哲學
2.2.2　練習：探索性數據分析
2.3　數據科學的工作流程
2.4　思維實驗：如何模擬混沌
2.5　案例學習：RealDirect
2.5.1　RealDirect是如何賺錢的
2.5.2　練一練：RealDirect公司的數據策略
第3章　算法
3.1　機器學習算法
3.2　三大基本算法
3.2.1　綫性迴歸模型
3.2.2　k 近鄰模型（k-NN）
3.2.3　k 均值算法
3.3　練習：機器學習算法基礎
3.4　總結
3.5　思維實驗：關於統計學傢的自動化
第4章　垃圾郵件過濾器、樸素貝葉斯與數據清理
4.1　思維實驗：從實例中學習
4.1.1　綫性迴歸為何不適用
4.1.2　k 近鄰效果如何
4.2　樸素貝葉斯模型
4.2.1　貝葉斯法則
4.2.2　個彆單詞的過濾器
4.2.3　直通樸素貝葉斯
4.3　拉普拉斯平滑法
4.4　對比樸素貝葉斯和k 近鄰
4.5　Bash代碼示例
4.6　網頁抓取：API和其他工具
4.7　Jake的練習題：文章分類問題中的樸素貝葉斯模型
第5章　邏輯迴歸
5.1　思維實驗
5.2　分類器
5.2.1　運行時間
5.2.2　你自己
5.2.3　模型的可解釋性
5.2.4　可擴展性
5.3　邏輯迴歸：一個來自M6D 的真實案例研究
5.3.1　點擊模型
5.3.2　模型背後
5.3.3　α和β 的參數估計
5.3.4　牛頓法
5.3.5　隨機梯度下降法
5.3.6　操練
5.3.7　模型評價
5.4　練習題
第6章　時間戳數據與金融建模
6.1　Kyle Teague與GetGlue公司
6.2　時間戳
6.2.1　探索性數據分析（EDA）
6.2.2　指標和新變量
6.2.3　下一步怎麼做
6.3　輪到Cathy O'Neill瞭
6.4　思維實驗
6.5　金融建模
6.5.1　樣本期內外以及因果關係
6.5.2　金融數據處理
6.5.3　對數收益率
6.5.4　實例：標準普爾指數
6.5.5　如何衡量波動率
6.5.6　指數平滑法
6.5.7　金融模型的反饋
6.5.8　聊聊迴歸模型
6.5.9　先驗信息量
6.5.10　一個小例子
6.6　練習：GetGlue提供的時間戳數據
第7章　從數據到結論
7.1　William Cukierski
7.1.1　背景介紹：數據科學競賽
7.1.2　背景介紹：眾包模式
7.2　Kaggle模式
7.2.1　Kaggle的參賽者
7.2.2　Kaggle的客戶
7.3　思維實驗：關於作業自動評分係統
7.4　特徵選擇
7.4.1　例子：留住用戶
7.4.2　過濾型
7.4.3　包裝型
7.4.4　決策樹與嵌入型變量選擇
7.4.5　熵
7.4.6　決策樹算法
7.4.7　如何在決策樹模型中處理連續性變量
7.4.8　隨機森林
7.4.9　用戶黏性：模型的預測能力與可解釋性
7.5　David Huffaker：榖歌社會學研究的新方法
7.5.1　從描述性統計到預測模型
7.5.2　榖歌的社交研究
7.5.3　隱私保護
7.5.4　思維實驗：如何消除用戶的顧慮
第8章　構建麵嚮大量用戶的推薦引擎
8.1　一個真實的推薦引擎
8.1.1　最近鄰算法迴顧
8.1.2　最近鄰模型的已知問題
8.1.3　超越近鄰模型：基於機器學習的分類模型
8.1.4　高維度問題
8.1.5　奇異值分解（SVD）
8.1.6　關於SVD的重要特性
8.1.7　主成分分析（PCA）
8.1.8　交替最小二乘法
8.1.9　固定矩陣V，更新矩陣U
8.1.10　關於這些算法的一點思考
8.2　思維實驗：如何過濾模型中的泡沫
8.3　練習：搭建自己的推薦係統
第9章　數據可視化與欺詐偵測
9.1　數據可視化的曆史
9.1.1　Gabriel Tarde
9.1.2　Mark 的思維實驗
9.2　到底什麼是數據科學
9.2.1　Processing
9.2.2　Franco Moretti
9.3　一個數據可視化的方案實例
9.4　Mark 的數據可視化項目
9.4.1　《紐約時報》大廳裏的可視化：Moveable Type
9.4.2　屏幕上的生命：Cascade可視化項目
9.4.3　Cronkite廣場項目
9.4.4　eBay與圖書網購
9.4.5　公共劇場裏的"莎士比亞機"
9.4.6　這些展覽的目的是什麼
9.5　數據科學和風險
9.5.1　關於Square公司
9.5.2　支付風險
9.5.3　模型效果的評估問題
9.5.4　建模小貼士
9.6　數據可視化在Square
9.7　Ian的思維實驗
9.8　關於數據可視化
第10章　社交網絡與數據新聞學
10.1　Morning Analytics與社交網絡
10.2　社交網絡分析
10.3　關於社交網絡分析的相關術語
10.3.1　如何衡量嚮心性
10.3.2　使用哪種嚮心性測度
10.4　思維實驗
10.5　Morningside Analytics
10.6　從統計學的角度看社交網絡分析
10.6.1　網絡的錶示方法與特徵值嚮心度
10.6.2　隨機網絡的第一個例子：Erdos-Renyi模型
10.6.3　隨機網絡的第二個例子：指數隨機網絡圖模型
10.7　數據新聞學
10.7.1　關於數據新聞學的曆史迴顧
10.7.2　數據新聞報告的寫作：來自專傢的建議
第11章　因果關係研究
11.1　相關性並不代錶因果關係
11.1.1　對因果關係提問
11.1.2　乾擾因子：一個關於在綫約會網站的例子
11.2　OK Cupid的發現
11.3　黃金準則：隨機化臨床實驗
11.4　A/B測試
11.5　退一步求其次：關於觀察性研究
11.5.1　辛普森悖論
11.5.2　魯賓因果關係模型
11.5.3　因果關係的可視化
11.5.4　定義：因果關係
11.6　三個小建議
第12章　流行病學
12.1　Madigan的學術背景
12.2　思維實驗
12.3　統計學在現代
12.4　醫學文獻與觀察性研究
12.5　分層法不解決乾擾因子的問題
12.6　就沒有更好的辦法嗎
12.7　研究性實驗（OMOP）
12.8　最後的思維實驗
第13章　從競賽中學到的：數據泄漏和模型評價
13.1　Claudia作為數據科學傢的知識結構
13.1.1　首席數據科學傢的生活
13.1.2　作為一名女數據科學傢
13.2　數據挖掘競賽
13.3　如何成為齣色的建模者
13.4　數據泄漏
13.4.1　市場預測
13.4.2　亞馬遜案例學習：齣手闊綽的顧客
13.4.3　珠寶抽樣問題
13.4.4　IBM 客戶鎖定
13.4.5　乳腺癌檢測
13.4.6　預測肺炎
13.5　如何避免數據泄漏
13.6　模型評價
13.6.1　準確度重要嗎
13.6.2　概率的重要性，不是非0 即1
13.7　如何選擇算法
13.8　最後一個例子
13.9　臨彆感言
第14章　數據工程：MapReduce、Pregel、Hadoop
14.1　關於David Crawshaw
14.2　思維實驗
14.3　MapReduce
14.4　單詞頻率問題
14.5　其他MapReduce案例
14.6　Pregel
14.7　關於Josh Wills
14.8　思維實驗
14.9　給數據科學傢的話
14.9.1　數據豐富和數據匱乏
14.9.2　設計模型
14.10　算算Hadoop的經濟賬
14.10.1　Hadoop簡介
14.10.2　Cloudera
14.11　Josh 的工作流程
14.12　如何開始使用Hadoop
第15章　聽聽學生們怎麼說
15.1　重在過程
15.2　不再簡單
15.3　援助之手
15.4　殊途同歸
15.5　逢山開路，遇水架橋
15.6　作品展示
第16章　下一代數據科學傢、自大狂和職業道德
16.1　前麵都講瞭些什麼
16.2　什麼是數據科學（再問一次）
16.3　誰是下一代的數據科學傢
16.3.1　成為解決問題的人
16.3.2　培養軟技能
16.3.3　成為提問者
16.4　做一個有道德感的數據科學傢
16.5　對於職業生涯的建議

前言/序言

　　RachelSchutt
　　2012年鞦天，我在哥倫比亞大學開設瞭一門新課：數據科學導論。作為一個新興領域，數據科學在學術界尚未劃分為一個獨立學科。那麼數據科學到底是什麼呢？我將這門課的講義集結成書，試圖迴答這一問題。
　　為瞭幫助讀者理解本書及其緣起，我覺得有必要簡單介紹一下我自己，和我設計並講授這門課的初衷。
　　初衷
　　簡單地說，我期望在我上大學時就有這樣的課。但那是20世紀90年代，數據爆炸尚未開始，開設這樣一門課也就無從談起。我本科時主修數學專業，主要是做理論和實證研究。雖然很慶幸這些訓練賦予瞭我嚴謹解決問題的能力，但同時我也略感遺憾，若當時能再學點實際應用的技巧就更好瞭。
　　在從大學畢業到獲得統計學博士學位期間，我走瞭一些彎路，我一直在試圖尋找適閤自己的研究領域，喜歡探究隱藏在宇宙中的模式，喜歡解答有趣的謎題，希望可以將自己的這些愛好物盡其用。之所以談起這些，是因為現在很多學生覺得必須先知道自己這輩子到底想要乾什麼，我做學生時，不可能規劃將來要從事數據科學相關的工作，因為那時根本還沒有數據科學這樣一個領域。因此我建議這些學生，或者其他願意聽我在這兒嘮叨的人：大可不必這樣。不必現在就規劃好未來，走點彎路也沒什麼，誰知道這一路上你會發現什麼呢？我拿到統計學博士學位後，在榖歌工作瞭幾年，在這幾年中，數據科學、數據科學傢這些術語纔在矽榖流行起來。
　　這個世界有許多問題尚未解決，對於那些擁有量化思維又樂於開動大腦的人來說，在解決問題的過程中充滿瞭機遇。我的目標是幫助學生們成為具有批判性思維的人、能用創新思維去解決問題（甚至是人們尚未發現的問題）的人，對世界充滿好奇喜歡問問題的人。若要我去構建一個數學模型，去為治愈癌癥貢獻一份力量，或者揭示齣自閉癥的奧秘，或者用來預防恐怖襲擊，我或許永遠做不到。但我的學生有一天會做到，我教給瞭他們這些知識，就算完成瞭自己的使命。寫作此書，使我有機會將畢生所學傳播給更多的人，我希望他們能從中得到激勵，或者學到一些有用的工具，來讓這個世界變得更好，而不是更壞。
　　建模和數據分析的過程並非徹底地中立，會受到研究者個人價值觀的影響。研究的問題是由你來挑選的，研究假設也是你根據模型得齣的，度量方法和算法也是由你來設計的。
　　世界上也並不是所有的問題都需要用數據科學或技術手段來解決，一個好的數據科學傢是指他能甄彆齣哪些問題適閤用數據科學解決，構建齣對應的數據模型或者編寫代碼去解決它。但是我相信，在多學科的團隊中，如果有一個理解數據、具有量化思維、精通編程的問題解決者（讓我們將這種人稱為“數據科學傢”），這個團隊可能會走得更遠。
　　課程的起源
　　我在2012年3月份提議開設此課，主要原因有三。其中第一個原因最重要，我將會花最大篇幅去闡述。
　　原因一：我想告訴我的學生業界的數據科學傢是怎麼工作的，並且讓他們掌握一些數據科學傢所使用的技術。
　　在為Google+工作時，我所在的數據科學團隊由一群身懷絕技的博士組成，其中有學社會學的、學工程的、學物理的和學計算機的，而我是統計學專業的。我們隸屬於一個更大的團隊，這個團隊有很多天纔的數據工程師，他們實現數據管道、基礎架構、分析麵闆和一些實驗性質的架構（用來做A/B測試）。我們的團隊架構是扁平化的，我們有海量的數據，每個人都是各自領域的專傢，我們精誠閤作，做齣瞭很多不可思議的事，包括建立預測模型、實現算法原型、揭示齣隱藏在數據背後的模式，這些對我們的産品影響深遠。
　　以數據為基礎，我們為領導層的決策提供真知灼見；分析因果關係，我們發展齣瞭新的方法論。這些全仰仗世界一流的工程師和技術設備。每個人都為團隊引入瞭專傢級的技能，包括編碼、軟件工程、統計學、數學、機器學習、通信、可視化、探索性數據分析（EDA）等，還有對社交網絡和社交空間的數據的敏感直覺和專業知識。
　　要知道，沒有人是全知全能的，但集閤所有人的智慧，我們就做到“無所不能”。我們認識到瞭每種技能的價值，因此就成功瞭。我們的共同點是守信，對解決有趣的問題充滿好奇心，對待新的科學發現既保有適度的懷疑又充滿激情。我們喜愛這項工作，對數據背後的模式充滿瞭好奇。
　　我居住在紐約，希望把我在榖歌公司的工作經驗傳授給哥倫比亞大學的學生們，我相信他們需要這個，而且，我也喜歡教學。我想把我從工作中學到的東西教給他們。另外，我知道紐約的技術圈裏有一個新興的數據科學傢社區，我也希望學生們能從他們身上汲取知識。
　　因此，這門課程常會邀請業界或學術界的數據科學傢來做客座演講。每位嘉賓所專長的技能和領域都不盡相同。我希望通過這樣一種多樣性的組閤，讓學生們對數據科學有一個更全麵的認識。
　　原因二：數據科學有希望成為一門極具研究價值、意義深遠的學科，它會影響到人們生活的方方麵麵。為此，哥倫比亞大學和紐約市市長布隆伯格先生在2012年7月宣布成立瞭一個數據科學與工程研究所。開設這門課是在嘗試發展數據科學的理論，我希望讓數據科學成為一門真正的科學。
　　原因三：我時常聽到業界的數據科學傢說，在脫離實踐的課堂上是無法真正教授數據科學的，我想挑戰一下這種言論。我一直將我的課堂視作數據科學傢的孵化器，而我的學生也確實錶現齣色，他們將會成為數據科學界冉冉升起的新星。事實上，本書其中一章內容就是由我的學生們貢獻的。
　　本書的起源
　　如果不是遇到瞭CathyO‘Neil，我的教學筆記也不會集結成書。她是一位數學傢，後來轉型為數據科學傢，她的個人博客mathbabe。org很受歡迎，在博客中的“關於自己”部分，她說自己一直在期待下麵這個問題能有更好的答案：非理論派的數學傢能做些什麼以讓這個世界變得更加美好？我嚮大學提議開設數據科學導論這門課程時，恰好認識瞭Cathy，那時她正在一個初創公司工作，職位是數據科學傢。對於我開課的嘗試，她十分支持。她還提齣親自過來聽課，並在博客上同步直播我的授課內容。鑒於我性格比較內嚮低調，起先我並不喜歡這麼做，後來Cathy說服瞭我。她說這與商業廣告的肆意炒作截然不同，這是一個絕好的機會，藉此可以將“數據科學”的概念嚮大眾普及。
　　我在哥倫比亞大學上的每一節課，Cathy都會坐在第一排，並不時提齣問題。她後來還受邀作為這門課的客座嘉賓給同學們上瞭一課（見第6章）。除瞭將我的講義發布到博客上，Cathy還對授課內容貢獻甚巨，比如，她提醒我們數據建模過程中存在一些道德倫理方麵的考量。此外，她鼓勵我也同步開設一個博客（http：//columbiadatascience。com/blog/），用來和學生們做直接交流。我在上麵也會總結自己的教學經驗，這或許會幫到其他教授。Cathy博客中所有關於我授課內容的條目，再加上我博客中的部分內容，構成瞭本書的原始素材，我們在這一基礎上修改加工，再集閤一些其他資料，終成此書。
　　本書內容
　　本書既介紹實踐應用，也提齣理論規範。一方麵，本書介紹瞭一些業內頂尖數據科學傢的日常工作內容，帶大傢 數據科學實戰 下載 mobi epub pdf txt 電子書

評分☆☆☆☆☆

很好很不錯，很好很不錯

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

物流還是一如既往的快，書寫的不錯，不過建議同步學習一下R語言，很多例子是R寫的

評分☆☆☆☆☆

幫同事買的還不錯

評分☆☆☆☆☆

書內容蠻好的，都是案例。

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

送貨師傅狠給力，點個贊.

評分☆☆☆☆☆

正版，內容不錯，喜歡。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的，挺值得買來讀一讀

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