现在越来越多的企业始利用数据科学来驱动业务，《数据科学实战指南》将依托TalkingData 在大数据领域的多年实践经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。 《数据科学实战指南》内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据分析师、数据科学家、数据工程师等阅读。
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前言
第1篇 数据科学项目之战壕篇
第1章 数据科学项目的概念
1.1 数据科学概述
1.2 数据科学项目概述
1.3 数据科学项目的生命周期
第2章 数据科学项目的前提：大数据安全与个人隐私保护
2.1 大数据安全面临的挑战
2.2 数据安全法律法规
2.3 搭建大数据安全体系
第3章 数据治理
3.1 为什么需要进行数据治理
3.2 数据治理中的常见模块
3.3 数据治理的下游使用
第2篇 数据科学项目之器械库
第4章 数据科学项目团队
4.1 专业数据人才
4.2 其他团队人才
4.3 团队合作
第5章 数据科学项目中的数据
5.1 数据的分类
5.2 数据在各个行业中的应用
第6章 数据科学项目的工具：数据科学平台
6.1 数据科学平台概述
6.2 为什么需要数据科学平台
6.3 数据科学平台中的基础概念
6.4 数据科学平台的核心特性
6.5 数据科学平台的分类
6.6 数据科学平台使用指南
第3篇 数据科学项目之实战篇
第7章 数据科学项目管理流程
7.1 诊断：数据科学项目的起步
7.2 组织：数据科学项目的保障
7.3 行动：数据科学项目的核心
7.4 评估：数据科学项目的升华
第8章 数据科学项目实战案例
8.1 数据科学助力企业线上数字化转型案例
8.2 AI智能模型平台助力产销预测案例
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