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数据科学家访谈录电子书

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作       者:(美)单研(Carl Shan) 陈子蔚(William Chen) 汪强明(Henry Wang) 宋迈思(Max Song)

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2018-02-01

字       数:24.8万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 成人/中高职教材

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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。 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。
【推荐语】
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的采访,展示了每一位数据科学家的生活经历,从他们离学术界始,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。
【作者】
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)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。
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内容提要

作者简介

前言

第1章 重要问题的取舍

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

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

Data Wrangling核心数据科学家Pete Skomoroch

第4章 学术期刊中的数据科学

《纽约时报》数据科学家Mike Dewar

第5章 通过数据倾听你的客户

Airbnb数据主管Riley Newman

第6章 建立你自己的数据科学课程表

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

Project Florida数据主管Drew Conway

第8章 软件工匠学堂、软件工程及产品

Uber数据科学主管Kevin Novak

第9章 从天体物理到数据科学

Square数据科学家Chris Moody

第10章 数据科学中软件工程的重要性

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

Ayasdi数据科学家Eithon Cadag

第12章 如何锻炼数据科学技能

Intuit资深数据科学家&创新领袖George Roumeliotis

第13章 科学、工程和数据科学的交织

Palantir数据科学家Diane Wu

第14章 从高频交易到驱动个性化教育

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

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

MailChimp首席科学家Jonh Foreman

第17章 数学、自谦以及成为更好的程序员

Cloudera数据科学主任Josh Wills

第18章 数据科学和学术界

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

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

Civis Analytics资深数据科学家Michelangelo D’ agostino

第21章 培养数据感觉的重要性

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

Bento Labs联合创始人/CTO Kunal Punera

第23章 从战争建模到增强智能

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

Intuit数据科学家主任Jonathan Goldman

第25章 从本科生到数据科学家

Quora数据科学家William Chen

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