数据科学家访谈录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 单研（Carl Shan），陈子蔚（William Chen），汪强明（Henry Wang），宋迈思（Max Song） 著，田原，刘奕 译

图书标签:

• 数据科学
• 机器学习
• 人工智能
• 职业发展
• 面试
• 行业洞察
• 技术趋势
• 数据分析
• 求职
• 经验分享

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115470911

版次：1

商品编码：12286963

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：290

正文语种：中文

编辑推荐

在本书中，你将会看到作者对25位出众的数据科学家的访谈，他们来自于不同的背景、学科和行业。
作者既采访了Facebook、Linkedin和Intuit等公司的专家，也采访了Uber、Airbnb、Palantir、Mattermark、Quora、Square和Khan Academy等快速成长的初创公司的数据科学家。
其中的一些数据科学家，例如DJ Patil和Hillary Mason，是将这一领域开拓发展到如今这样的世界知名人士；另一些人，例如Clare Corthell，则是正在冉冉升起的数据科学新星。
本书提供了直观而深入的采访，展示了每一位数据科学家的生活经历，从他们离开学术界开始，到一步步成长为数据科学界的翘楚，以及他们在这个过程中学到的有价值的东西。
本书适合有志于成为数据科学家的人、正在从事数据科学相关工作的人、数据科学团队的领导、企业家以及商业人士参考，也适合对数据感兴趣的读者阅读。

内容简介

数据科学正在对商业、教育、能源、软件与互联网等各行各业产生深远的影响并贡献巨大的价值。作为21世纪诱人的职业，数据科学家既有巨大市场需求的潜力，又面临着高难度的学习路径的挑战。
本书选取世界知名的25位数据科学家进行了深度的访谈，从不同的视角和维度，将他们的智慧、经验、指导和建议凝聚成册。每一篇访谈都是一次深度的交流，涵盖了这些数据科学家从菜鸟起步，运用各种知识武装和充实自己，一直到成为一名卓有成效的数据科学家的全过程。通过阅读本书中的访谈，读者可以形成对数据科学的宏观认识和了解，更深刻地认识和体验数据科学家的角色，并且从这些前辈的过往经历中学到宝贵的知识和经验以应用于自身的成长和事业中。
本书适合有志于成为数据科学家的人、正在从事数据科学相关工作的人、数据科学团队的领导和企业家以及商业人士参考，也适合对数据感兴趣的普通读者阅读。

作者简介

Carl Shan 于2014年在芝加哥大学Eric & Wendy Schmidt数据科学学会担任数据科学家， 用数据模型协助非营利组织的工作。他以优异的成绩毕业于加州大学伯克利分校并获得了统计学学位。他目前在加州圣马特奥的Nueva学校教授机器学习和计算机科学。
Henry Wang 目前在伦敦，在一家专注于转型工作的金融公司工作。闲暇时，他喜欢参与诸如Numer.ai这样的数据科学竞赛，并且对基于随机梯度的机器学习优化算法很感兴趣。他拥有加州大学伯克利分校的统计学学位。
William Chen 是Quora的数据科学经理，他在那里帮助公司发展壮大并与世界分享知识。他参与本书的写作，分享了数据科学家的故事，以帮助那些想要进入这个行业的人。William拥有哈佛大学的统计学学士和应用数学硕士学位。
Max Song 曾在Ayasdi担任数据科学家，他也是Neurocurious（后来被Vium收购）公司的联合创始人。Max拥有布朗大学 (Brown University) 的应用数学和生物学学士学位、清华大学苏世民学院（Schwarzman College）的硕士学位，他是苏世民学院的首届学生之一。他目前在香港的一家家族公司从事研究和投资。

目录

第 1章　重要问题的取舍 1
RelateIQ产品部副总裁DJ Patil
第 2章　在成为成功的数据科学家之际 14
Fast Forward Labs创始人Hillary Mason
第3章　无处不在的软件开始用数据重构这个世界 25
Data Wrangling核心数据科学家Pete Skomoroch
第4章　学术期刊中的数据科学 40
《纽约时报》数据科学家Mike Dewar
第5章　通过数据倾听你的客户 50
Airbnb数据主管Riley Newman
第6章　建立你自己的数据科学课程表 58
Mattermark数据主管Clare Corthell
第7章　均方误差根无法解决所有社会难题 67
Project Florida数据主管Drew Conway
第8章　软件工匠学堂、软件工程及产品 80
Uber数据科学主管Kevin Novak
第9章　从天体物理到数据科学 89
Square数据科学家Chris Moody
第 10章　数据科学中软件工程的重要性 101
Facebook数据工程师Erich Owen
第 11章　弥合领域的鸿沟：从生物信息到数据科学 108
Ayasdi数据科学家Eithon Cadag
第 12章　如何锻炼数据科学技能 123
Intuit数据科学家&创新George Roumeliotis
第 13章　科学、工程和数据科学的交织 132
Palantir数据科学家Diane Wu
第 14章　从高频交易到驱动个性化教育 140
Khan Academy 数据科学主管Jace Kohlmeier
第 15章　针对数据科学与演讲能力的教育 150
哈佛大学应用统计学教授Joe Blitzstein
第 16章　数据科学不是Kaggle竞赛 162
MailChimp科学家Jonh Foreman
第 17章　数学、自谦以及成为更好的程序员 182
Cloudera数据科学主任Josh Wills
第 18章　数据科学和学术界 195
UCSD计算神经科学教授，前Uber数据布道师Bradley Voytek
第 19章　数据科学家的学术、量化金融与企业家之路 205
ttwick创始人/数据科学家Luis Sanchez
第 20章　美国总统竞选就像物理科学一样 216
Civis Analytics数据科学家Michelangelo D’agostino
第 21章　培养数据感觉的重要性 226
LinkedIn数据科学家主任Michael Hochster
第 22章　数据挖掘、数据产品与企业家精神 240
Bento Labs联合创始人/CTO Kunal Punera
第 23章　从战争建模到增强智能 256
Quid联合创始人/CTO Sean Courley
第 24章　如何创建新颖的数据产品和公司 277
Intuit数据科学家主任Jonathan Goldman
第 25章 从本科生到数据科学家 284
Quora数据科学家William Chen

《数据科学家访谈录》：洞察思维，解锁未来 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心引擎。数据科学家，作为这场革命的先行者和驾驭者，他们的工作不仅是分析数字、构建模型，更是理解世界、预测趋势、解决难题的关键力量。然而，在冰冷的算法和复杂的模型背后，隐藏着一群充满智慧、激情与洞察的个体。他们如何踏入这个领域？又在日常工作中面临怎样的挑战与机遇？他们对未来的数据科学发展有何看法？ 《数据科学家访谈录》并非一本枯燥的技术手册，也不是一份笼统的行业报告。它是一扇窗，让你得以窥探一群真实、鲜活的数据科学家们的心灵世界。通过深入的访谈，本书精选了来自不同行业、不同背景、拥有丰富经验的数据科学从业者，他们或在硅谷的科技巨头中砥砺前行，或在创业公司的快速迭代中摸索前进，或在学术界的前沿阵地上潜心研究。本书旨在通过他们最真实的声音，带你走进数据科学的内心深处，理解这项工作的精髓、挑战与魅力。 深度对话，揭示行业前沿 本书的亮点在于其深度和广度。每一位受访者都经过精心挑选，他们的经历和见解都具有代表性。我们深入探讨了他们是如何从最初对数据产生兴趣，到如何系统学习相关技能，再到如何在复杂的实际项目中落地应用。你将听到关于他们如何从零开始构建一个机器学习模型，如何处理海量、杂乱的数据，如何与业务团队有效沟通，以及如何应对模型失灵、数据偏见等棘手问题的真实案例。 例如，你将了解到： 从零开始的职业路径： 许多数据科学家并非科班出身。本书的访谈将展现他们如何通过自学、在线课程、参与开源项目等多种途径，逐步建立起坚实的知识体系。你将听到他们分享关于学习方法、资源推荐、以及如何克服学习初期瓶颈的宝贵经验。 技术选择的智慧： 在琳琅满目的工具和框架面前，如何做出最适合当前项目的技术选择？受访者们将分享他们在Python、R、SQL、Spark、TensorFlow、PyTorch等工具上的实践经验，以及他们对于不同技术栈优劣势的独到见解。 模型构建的艺术与科学： 从简单的线性回归到复杂的深度学习模型，每一种模型都有其适用场景和局限性。本书将带你走进数据科学家们如何理解不同模型的数学原理，如何选择合适的模型来解决特定问题，以及如何进行有效的模型评估和优化。 数据驱动的决策过程： 数据科学的最终价值在于驱动业务决策。受访者们将分享他们如何将技术洞察转化为可执行的业务建议，如何与产品经理、市场营销团队等非技术人员进行沟通，以及如何说服决策者采纳数据驱动的方案。 伦理与责任的思考： 随着数据应用范围的扩大，数据伦理和隐私保护问题日益凸显。本书将呈现数据科学家们对于这些议题的深刻反思，他们如何在追求技术进步的同时，肩负起社会责任。 多元视角，展现行业生态 《数据科学家访谈录》的价值还在于其呈现的多元视角。我们采访了： 科技巨头的资深数据科学家： 他们身处行业的最前沿，见证并参与了人工智能的爆发式发展。他们将分享在大规模数据集、复杂业务场景下的挑战，以及如何在庞大的组织体系中推动数据科学项目的落地。 快速成长的创业公司的数据领袖： 他们可能需要在有限的资源和时间内，快速构建数据能力，并直接影响公司的产品和商业模式。他们将分享在不确定性中抓住机遇，以及如何平衡技术投入与业务产出的智慧。 特定行业的数据专家： 从金融、医疗到零售、媒体，不同行业的应用场景和数据特点差异巨大。本书将汇聚来自不同领域的专家，分享他们在各自领域的独特经验和对行业发展的洞察。 学术界的研究者： 他们可能专注于理论研究和前沿算法的探索。他们的视角将为你带来更深层次的理论理解，并展望数据科学的未来发展方向。 通过这些多元的视角，本书不仅能让你了解数据科学的通用技能和方法论，更能让你体会到这项工作在不同环境下的具体实践和独特挑战。 超越技术，探索思维模式 《数据科学家访谈录》不仅仅停留在技术层面，它更致力于揭示数据科学家们独特的思维模式和解决问题的方式。你将了解到： 好奇心与求知欲： 驱动他们不断探索未知，深入挖掘数据背后的故事。 批判性思维： 他们不轻易接受表面现象，而是善于质疑、验证，寻找最可靠的结论。 解决问题的韧性： 面对复杂的难题和挫折，他们如何保持耐心和毅力，不断尝试直到找到突破口。 跨领域协作能力： 如何将技术语言转化为业务语言，与不同背景的同事有效沟通，实现目标协同。 对未来的远见： 他们如何看待人工智能、大数据技术的发展趋势，以及这些技术将如何重塑我们的社会和生活。 谁适合阅读这本书？ aspiring 数据科学家： 如果你对数据科学充满热情，渴望了解真实行业情况，本书将为你提供最直接、最真实的行业洞察，帮助你规划职业发展。 现有的数据科学家： 无论你是初学者还是资深从业者，你都能在本书中找到共鸣，学习到同行们的宝贵经验，拓宽视野。 对数据科学感兴趣的任何人士： 如果你想了解数据如何改变世界，科技如何驱动创新，本书将为你打开一扇了解“数据时代”的窗口。 企业管理者和决策者： 理解数据科学的价值和潜力，更好地将数据驱动的理念融入企业战略。 技术和商业领域的学生： 提前了解行业趋势，为未来的职业生涯做好准备。 《数据科学家访谈录》是一次关于智慧、创新和未来的探索之旅。它将带你走近那些用数据创造价值、引领变革的思考者们，让你在他们的故事中汲取力量，在他们的经验中获得启迪，最终拨开迷雾，清晰地看到数据科学的广阔前景和无限可能。 本书不仅仅记录了访谈者的经历，更重要的是，它承载着对数据科学精神的传承和对未来发展的启示。当你翻开这本书，你将不仅仅是阅读，更是一次与顶尖数据科学家们的心灵对话，一次对数据科学时代深刻的理解和感悟。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据科学家访谈录》这本书，我才真正体会到，原来数据科学的世界远比我想象的要丰富多彩，也更加触及人心。这本书没有枯燥的公式推导，也没有高深的算法解析，而是通过一群在数据领域摸爬滚打多年的前辈们的真实经历，为我们揭示了这一行最生动、最真实的图景。我印象最深的是几位访谈者在面对巨大挑战时的坚韧与智慧，他们不是一开始就无所不知的“大神”，而是通过一次次的试错、学习和反思，逐渐成长起来的。书中的故事，有的惊心动魄，比如某位数据科学家如何凭借一己之力，在海量数据中找出关键线索，拯救了一家濒临破产的公司；有的则充满温情，比如另一位学者如何通过数据分析，帮助弱势群体改善生活。更重要的是，这本书让我看到了数据科学背后的人性光辉。那些访谈者分享的不仅仅是技术上的心得，更多的是他们对工作的热情、对社会的责任感，以及在面对压力和质疑时的坚持。阅读过程中，我仿佛置身于他们的办公室、实验室，与他们一同思考，一同经历。书中对于“数据伦理”的探讨也让我受益匪浅，让我意识到，在追求技术进步的同时，我们肩负着更重要的社会责任。总而言之，这本书是一本充满启发性和人文关怀的读物，它让我对数据科学有了全新的认识，也让我对自己的职业生涯充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

《数据科学家访谈录》这本书，简直就是打开了我对数据科学理解的另一扇大门。我之前一直觉得数据科学离我很遥远，充斥着复杂的数学模型和编程语言，但读了这本书之后，我才发现，原来它离我们的生活如此之近，而且充满了故事性。书中的每一位受访者，都像一位经验丰富的向导，带着我穿越数据科学的各个角落，分享他们的“独门秘籍”和“踩坑经验”。我尤其喜欢那些关于“如何与非技术背景的同事沟通”的章节，这让我意识到，技术再厉害，如果无法有效地传递给别人，其价值也会大打折扣。书中也有很多关于“如何从海量数据中挖掘真正有价值的信息”的案例，这些案例都非常具体，让我能够清晰地看到数据分析的逻辑过程和最终的商业价值。我特别被那位年轻的数据科学家所吸引，他讲述了自己如何从一个小白蜕变成行业翘楚的经历，那种不畏艰难、不断学习的精神，真的给我很大的鼓舞。而且，书中还涉及了数据科学在各个不同领域的应用，从医疗健康到环境保护，再到金融服务，几乎无所不包，让我看到了数据科学的无限可能。这本书的写作风格非常流畅，语言也很通俗易懂，即使是没有数据科学背景的读者，也能轻松阅读并从中获得启发。

评分☆☆☆☆☆

一本《数据科学家访谈录》，让我看到了数据科学家的另一面——他们不仅仅是代码的海洋中的潜水员，更是逻辑的侦探、创新的先锋。书中的叙事方式，更像是一场场深入人心的对话，每一个访谈者都坦诚地分享了他们在职业生涯中遇到的挑战、困惑以及最终的突破。我曾以为数据科学家的工作就是枯燥地处理数据，但这本书让我认识到，他们更需要的是敏锐的洞察力、解决问题的能力，以及跨学科的知识储备。那位讲述自己如何在复杂业务场景下，利用数据驱动产品迭代的访谈者，他的思路清晰，逻辑严谨，让我看到了数据分析如何真正落地，并产生实际效益。还有一位提到如何在数据可视化方面下功夫的科学家，他的分享让我明白，再好的数据分析，如果不能用清晰易懂的方式呈现出来，也会大打折扣。这本书的价值在于，它没有回避数据科学领域存在的“灰色地带”，比如数据偏见、隐私保护等问题，而是通过这些专家的观点，为我们提供了深刻的反思和警示。我从中学习到的不仅仅是技术上的方法，更是职业精神和道德操守。读完这本书，我对数据科学家的角色有了更立体、更深刻的认识，也对未来数据科学的发展充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

《数据科学家访谈录》这本书，让我感觉就像是和一群经验丰富、见识广博的导师进行了一场又一场的深度交流。我一直对数据科学领域充满了兴趣，但总觉得门槛很高，不知道从何入手。《数据科学家访谈录》恰恰打破了这种隔阂。书中的访谈者来自不同的背景，有着不同的经历，但他们都分享了同一个核心：对数据的热爱和对解决问题的执着。我特别喜欢那些关于“如何找到数据科学的突破口”以及“如何在高压环境下保持创新”的讨论。这些都不是教科书式的理论，而是他们用实践检验过的宝贵经验。我印象最深刻的是，一位访谈者在讲述自己如何克服技术瓶颈时，分享的那些“笨办法”和“小技巧”，看似简单，却蕴含着深刻的道理。这本书让我看到，数据科学不仅仅是技术，更是一种思维方式，一种解决问题的艺术。它教我如何用数据去观察世界，如何用数据去理解现象，如何用数据去创造价值。阅读这本书的过程，仿佛是在为我的职业生涯地图上，标记出一条条可能的前进方向，也让我对未来充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书，名为《数据科学家访谈录》，如同一扇通往数据科学神秘世界的窗户，透过它，我看到了无数闪耀的思想和奋斗的身影。我一直以来都对数据背后的力量感到好奇，但总觉得那是一片遥不可及的领域。然而，这本书用一种非常接地气的方式，打破了我的固有认知。每一位受访者都像是我的朋友，他们用自己的语言，讲述着他们在数据世界的摸索、挣扎与成长。我被他们面对复杂问题时的韧性所打动，更被他们在数据洪流中寻找规律、创造价值的热情所感染。书中的一些案例，比如如何利用数据预测市场趋势，如何通过数据分析提升用户体验，都让我看到了数据科学在现实世界中的巨大影响力。同时，书中对于“数据伦理”的讨论，也让我深刻认识到，技术的力量越大，责任也就越重。这让我不仅仅从技术层面去理解数据科学，更从人文关怀和社会责任的角度去审视它。这本书不仅仅是一本关于技术的书籍，更是一本关于智慧、关于成长、关于人生的书籍，它让我对未来的发展充满了期待。

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看不下去，除了第一篇有点用，其它的干货太少，看了3-4篇就看不下去了

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