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发表于2024-05-16
数据科学实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
• 统计推断、探索性数据分析(EDA)及数据科学工作流程
• 算法
• 垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理
• 逻辑回归
• 金融建模
• 推荐引擎和因果关系
• 数据可视化
• 社交网络与数据新闻
• 数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop
作者简介:
Rachel Schutt
美国新闻集团旗下数据科学部门高级副总裁、哥伦比亚大学统计系兼职教授、约翰逊实验室高级研究科学家,同时也是哥伦比亚大学数据科学及工程研究所教育委员会的发起人之一。她曾在谷歌研究院工作数年,负责设计算法原型并通过建模理解用户行为。
Cathy O'Neil
约翰逊实验室高级数据科学家、哈佛大学数学博士、麻省理工学院数学系博士后、巴纳德学院教授,曾发表过大量算术代数几何方面的论文。他曾在著名的全球投资管理公司D.E. Shaw担任对冲基金金融师,后加入专门评估银行和对冲基金风险的软件公司RiskMetrics,个人博客:mathbabe.org。
译者简介:
冯凌秉
澳大利亚国立大学统计学博士,本科和研究生分别毕业于中南财经政法大学和中国人民大学。现在,他任职于江西财经大学金融管理国际研究院,任讲师、硕士生导师,研究方向为应用统计与金融计量。
王群锋
毕业于西安电子科技大学,现任职于IBM西安研发中心,从事下一代统计预测软件的开发运维工作。
一翻就不明觉厉看不下去的类型,拜服
评分主要指明大数据的应用领域, 偏应用范畴, 对Data Scientist来说很赞...
评分优秀! 基于哥大的《数据科学导论》讲义,作者想挑战的是"数据科学是不可能在大学里或者书本里学会的"这一论断。作者并未对"数据科学"下精确定义,而是通过"数据科学家在做的事"来定义"数据科学"。 "师者,所以传道受业解惑也"。授人以鱼不如授人以渔。 身为新兴和交叉学科,全书通过从业者本身在做的事,给出了"数据科学"的各个面向。不同学科背景的人,可以结合自身优势和兴趣点,按图索骥,找到适合自身的发展路径。"我希望他们能从中得到激励,或者学到一些有用的工具,来让这个世界变得更好,而不是更坏"。 发展初期,也即规则制定期,学的开心,玩的尽兴。"不必现在就规划好未来,走点弯路也没什么,谁知道这一路上你会发现什么呢?"
评分意外地不错,更多是思维方式。干货不少,比如欺诈侦测那一节,虽然只是大概描述了一下square的风险管理模型的架构,但是因为我自己做这一块,所以就知道所言非虚。
评分结合一线数据科学家日常工作的一手资料,在山顶眺望全局,非工具书,也有不明觉厉之处,但对打开视野大有裨益,技能和方法岂是朝夕之间,实战嘛,纸上得来终觉浅
Now that answering complex and compelling questions with data can make the difference in an election or a business model, data science is an attractive discipline. But how can you learn this wide-ranging, interdisciplinary field? With this book, you’ll get...
评分Now that answering complex and compelling questions with data can make the difference in an election or a business model, data science is an attractive discipline. But how can you learn this wide-ranging, interdisciplinary field? With this book, you’ll get...
评分这本书蛮不错的,就是看的时候碰到一些小错误,记录如下,如果本书的编者看到了,也方便勘误。 P43 第11行 “事”改为“是” P45 第9行 “歌”改为“个” P52 图3-6说明文字第2行 “直”改为“致” P96 正文第6行 “Emprical”改为“Empirical” P103 倒数第4行 “...
评分这本书蛮不错的,就是看的时候碰到一些小错误,记录如下,如果本书的编者看到了,也方便勘误。 P43 第11行 “事”改为“是” P45 第9行 “歌”改为“个” P52 图3-6说明文字第2行 “直”改为“致” P96 正文第6行 “Emprical”改为“Empirical” P103 倒数第4行 “...
评分Now that answering complex and compelling questions with data can make the difference in an election or a business model, data science is an attractive discipline. But how can you learn this wide-ranging, interdisciplinary field? With this book, you’ll get...
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