大数据时代，人们越来越意识到数据在工作和生活中的重要性，数据科学家应运而生。面对媒体天花乱坠的炒作，怎么才能拨云见日，真正掌握这门跨学科利用数据的学问呢？这本脱胎于常春藤名校哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的实战手册能够给你一个满意的回答。 《数据科学实战》作者Rachel Schutt曾在谷歌研究院工作多年，现为美国新闻集团数据科学高 级副总裁。她在哥伦比亚大学任教期间，广泛邀请了谷歌、微软、eBay及一些创业公司的数据科学家为学生授课，打破了所谓大学里教不出数据科学家的神话。这些讲座涵盖了上述公司及业界使用的全新算法、方法和模型。本书就是在这些一手资料基础上汇编而成的，它不仅可供不具备相关领域知识的初学者真正了解数据科学，而且也是熟悉线性代数、概率论、统计学、机器学习等主题的人士开阔视野、提升实战技能的指南。
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前言
第1章 简介：什么是数据科学
第2章 统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
第3章 算法
第4章 垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理
第5章 逻辑回归
第6章 时间戳数据与金融建模
第7章 从数据到结论
第8章 构建面向大量用户的推荐引擎
第9章 数据可视化与欺诈侦测
第10章 社交网络与数据新闻学
第11章 因果关系研究
第12章 流行病学
第13章 从竞赛中学到的：数据泄漏和模型评价
13.5 如何避免数据泄漏
13.6 模型评价
13.6.1 准确度重要吗
13.6.2 概率的重要性，不是非0即1
13.7 如何选择算法
13.8 最后一个例子
13.9 临别感言
第14章 数据工程：MapReduce、Pregel、Hadoop
第15章 听听学生们怎么说
第16章 下一代数据科学家、自大狂和职业道德
看完了
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