具体描述
Your ticket to breaking into the field of data science!
Jobs in data science are projected to outpace the number of people with data science skills—making those with the knowledge to fill a data science position a hot commodity in the coming years. Data Science For Dummies is the perfect starting point for IT professionals and students interested in making sense of an organization's massive data sets and applying their findings to real-world business scenarios.
From uncovering rich data sources to managing large amounts of data within hardware and software limitations, ensuring consistency in reporting, merging various data sources, and beyond, you'll develop the know-how you need to effectively interpret data and tell a story that can be understood by anyone in your organization.
Provides a background in data science fundamentals and preparing your data for analysis
Details different data visualization techniques that can be used to showcase and summarize your data
Explains both supervised and unsupervised machine learning, including regression, model validation, and clustering techniques
Includes coverage of big data processing tools like MapReduce, Hadoop, Dremel, Storm, and Spark
It's a big, big data world out there—let Data Science For Dummies help you harness its power and gain a competitive edge for your organization.
作者简介
Lillian Pierson, P.E. is a data scientist, professional environmental engineer, and leading data science consultant to global leaders in IT, major governmental and non-governmental entities, prestigious media corporations, and not-for-profit technology groups.
目录信息
About This Book
Foolish Assumptions
Icons Used in This Book
Beyond the Book
Where to Go from Here
Foreword
Part 1: Getting Started with Data Science
Chapter 1: Wrapping Your Head around Data Science
Seeing Who Can Make Use of Data Science
Analyzing the Pieces of the Data Science Puzzle
Exploring the Data Science Solution Alternatives
Letting Data Science Make You More Marketable
Chapter 2: Exploring Data Engineering Pipelines and Infrastructure
Defining Big Data by the Three Vs
Identifying Big Data Sources
Grasping the Difference between Data Science and Data Engineering
Making Sense of Data in Hadoop
Identifying Alternative Big Data Solutions
Data Engineering in Action: A Case Study
Chapter 3: Applying Data-Driven Insights to Business and Industry
Benefiting from Business-Centric Data Science
Converting Raw Data into Actionable Insights with Data Analytics
Taking Action on Business Insights
Distinguishing between Business Intelligence and Data Science
Defining Business-Centric Data Science
Differentiating between Business Intelligence and Business-Centric Data Science
Knowing Whom to Call to Get the Job Done Right
Exploring Data Science in Business: A Data-Driven Business Success Story
Part 2: Using Data Science to Extract Meaning from Your Data
Chapter 4: Machine Learning: Learning from Data with Your Machine
Defining Machine Learning and Its Processes
Considering Learning Styles
Seeing What You Can Do
Chapter 5: Math, Probability, and Statistical Modeling
Exploring Probability and Inferential Statistics
Quantifying Correlation
Reducing Data Dimensionality with Linear Algebra
Modeling Decisions with Multi-Criteria Decision Making
Introducing Regression Methods
Detecting Outliers
Introducing Time Series Analysis
Chapter 6: Using Clustering to Subdivide Data
Introducing Clustering Basics
Identifying Clusters in Your Data
Categorizing Data with Decision Tree and Random Forest Algorithms
Chapter 7: Modeling with Instances
Recognizing the Difference between Clustering and Classification
Making Sense of Data with Nearest Neighbor Analysis
Classifying Data with Average Nearest Neighbor Algorithms
Classifying with K-Nearest Neighbor Algorithms
Solving Real-World Problems with Nearest Neighbor Algorithms
Chapter 8: Building Models That Operate Internet-of-Things Devices
Overviewing the Vocabulary and Technologies
Digging into the Data Science Approaches
Advancing Artificial Intelligence Innovation
Part 3: Creating Data Visualizations That Clearly Communicate Meaning
Chapter 9: Following the Principles of Data Visualization Design
Data Visualizations: The Big Three
Designing to Meet the Needs of Your Target Audience
Picking the Most Appropriate Design Style
Choosing How to Add Context
Selecting the Appropriate Data Graphic Type
Choosing a Data Graphic
Chapter 10: Using D3.js for Data Visualization
Introducing the D3.js Library
Knowing When to Use D3.js (and When Not To)
Getting Started in D3.js
Implementing More Advanced Concepts and Practices in D3.js
Chapter 11: Web-Based Applications for Visualization Design
Designing Data Visualizations for Collaboration
Visualizing Spatial Data with Online Geographic Tools
Visualizing with Open Source: Web-Based Data Visualization Platforms
Knowing When to Stick with Infographics
Chapter 12: Exploring Best Practices in Dashboard Design
Focusing on the Audience
Starting with the Big Picture
Getting the Details Right
Testing Your Design
Chapter 13: Making Maps from Spatial Data
Getting into the Basics of GIS
Analyzing Spatial Data
Getting Started with Open-Source QGIS
Part 4: Computing for Data Science
Chapter 14: Using Python for Data Science
Sorting Out the Python Data Types
Putting Loops to Good Use in Python
Having Fun with Functions
Keeping Cool with Classes
Checking Out Some Useful Python Libraries
Analyzing Data with Python — an Exercise
Chapter 15: Using Open Source R for Data Science
R’s Basic Vocabulary
Delving into Functions and Operators
Iterating in R
Observing How Objects Work
Sorting Out Popular Statistical Analysis Packages
Examining Packages for Visualizing, Mapping, and Graphing in R
Chapter 16: Using SQL in Data Science
Getting a Handle on Relational Databases and SQL
Investing Some Effort into Database Design
Integrating SQL, R, Python, and Excel into Your Data Science Strategy
Narrowing the Focus with SQL Functions
Chapter 17: Doing Data Science with Excel and Knime
Making Life Easier with Excel
Using KNIME for Advanced Data Analytics
Part 5: Applying Domain Expertise to Solve Real-World Problems Using Data Science
Chapter 18: Data Science in Journalism: Nailing Down the Five Ws (and an H)
Who Is the Audience?
What: Getting Directly to the Point
Bringing Data Journalism to Life: The Black Budget
When Did It Happen?
Where Does the Story Matter?
Why the Story Matters
How to Develop, Tell, and Present the Story
Collecting Data for Your Story
Finding and Telling Your Data’s Story
Chapter 19: Delving into Environmental Data Science
Modeling Environmental-Human Interactions with Environmental Intelligence
Modeling Natural Resources in the Raw
Using Spatial Statistics to Predict for Environmental Variation across Space
Chapter 20: Data Science for Driving Growth in E-Commerce
Making Sense of Data for E-Commerce Growth
Optimizing E-Commerce Business Systems
Chapter 21: Using Data Science to Describe and Predict Criminal Activity
Temporal Analysis for Crime Prevention and Monitoring
Spatial Crime Prediction and Monitoring
Probing the Problems with Data Science for Crime Analysis
Part 6: The Part of Tens
Chapter 22: Ten Phenomenal Resources for Open Data
Digging through data.gov
Checking Out Canada Open Data
Diving into data.gov.uk
Checking Out U.S. Census Bureau Data
Knowing NASA Data
Wrangling World Bank Data
Getting to Know Knoema Data
Queuing Up with Quandl Data
Exploring Exversion Data
Mapping OpenStreetMap Spatial Data
Chapter 23: Ten Free Data Science Tools and Applications
Making Custom Web-Based Data Visualizations with Free R Packages
Examining Scraping, Collecting, and Handling Tools
Looking into Data Exploration Tools
Evaluating Web-Based Visualization Tools
About the Author
Connect with Dummies
End User License Agreement
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书为我这个完全没有数据科学背景的读者打开了一扇新世界的大门。原本我对数据科学的印象，就是各种复杂的算法和令人眼花缭乱的代码，总觉得它离我太遥远。但《Data Science For Dummies》这本书，以一种非常亲切且循序渐进的方式，将那些看似高深的概念分解得易于理解。它没有上来就抛出晦涩的术语，而是从最基本的数据概念开始，比如什么是数据，数据是如何产生的，以及数据科学在各个领域的应用。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，它不仅教我如何制作各种图表，更重要的是，它让我理解了如何通过可视化来清晰有效地传达数据洞察，这对于我这种需要向非技术背景的同事解释分析结果的人来说，是无价的。而且，书中的案例分析也非常贴近实际应用，例如如何通过分析用户行为数据来优化产品设计，或者如何利用社交媒体数据来预测市场趋势，这些都让我看到了数据科学的巨大潜力。阅读这本书的过程，就像是和一个经验丰富的朋友在交流，他耐心地引导我一步步深入，让我逐渐掌握了数据科学的精髓。
坦白说，在读《Data Science For Dummies》之前，我对数据科学的认知是非常模糊的，甚至有些畏惧。我总觉得这是一个需要数学天赋和编程技能才能驾驭的领域。然而，这本书彻底打破了我的这种想法。作者用一种极其通俗易懂的语言，将那些曾经让我头疼的复杂概念，比如机器学习算法的原理，甚至是统计学中的一些关键概念，都解释得非常生动形象。我尤其欣赏它在讲解数据预处理和数据清洗的章节，它详细地介绍了如何处理各种不规范的数据，以及如何进行特征工程来提高模型的准确性，这些都是实际工作中非常重要的技能。这本书的结构安排得也非常合理，从最基础的数据收集和整理，到数据分析，再到模型构建和评估，几乎涵盖了数据科学流程的每一个关键环节。更让我惊喜的是，书中还穿插了许多实用的案例，让我能够将学到的知识与实际应用联系起来。阅读这本书的过程，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在培养一种用数据来思考问题、解决问题的能力。它为我提供了一个坚实的基础，让我有信心去探索更深入的数据科学领域。
这本书就像是我在浩瀚的数据科学海洋中找到的一盏指路明灯，尤其对于我这种曾经对编程和统计学感到畏惧的人来说，它简直是救星。我原本以为数据科学就是一堆复杂的代码和枯燥的数学公式，但在阅读《Data Science For Dummies》的过程中，我发现事实并非如此。作者用极其生动形象的比喻，将那些高深的理论解释得如同我们日常对话一般简单易懂。比如，在介绍“聚类分析”时，它并没有直接抛出K-Means算法的数学细节，而是用“把不同颜色的小球分成不同堆”这样的例子来阐述，让我立刻就抓住了其核心思想。这本书的结构也非常清晰，从最基础的数据概念开始，逐步深入到数据清洗、特征工程、模型选择等各个环节，每一步都讲解得非常细致，并且总是会提供一些实用的技巧和注意事项。我尤其喜欢它关于数据可视化部分的讲解，它不仅教会了我如何使用常见的图表来展示数据，更重要的是，它引导我思考如何通过可视化来有效地沟通数据洞察，这一点对于我这个需要向非技术人员解释数据分析结果的人来说，至关重要。阅读这本书的过程，让我对数据科学产生了浓厚的兴趣，并且充满了学习的信心。
这本书就像为我量身定做的指南，让我这个对数据科学完全陌生的“傻瓜”能够一步步走进这个奇妙的世界。我一直觉得数据科学听起来特别高大上，像是只有那些数学天才才能掌握的领域，但这本书彻底改变了我的看法。它没有一开始就抛出复杂的公式和算法，而是从最基础的概念讲起，比如什么是数据，数据是怎么来的，以及为什么数据科学如此重要。作者用非常通俗易懂的语言，把那些原本枯燥乏味的理论都变得生动有趣。我尤其喜欢书里穿插的那些生活中的例子，比如如何通过分析用户行为来优化电商网站的推荐算法，或者如何利用社交媒体数据来预测流行趋势。这些例子让我觉得数据科学并不是遥不可及的，而是与我们生活息息相关的。阅读这本书的过程，就像是和一位耐心又博学的老师在对话，他会一步步引导你，解答你的疑惑，让你在不知不觉中掌握新的知识。我原本担心这本书会涉及很多编程语言，但我发现它更多地是在解释概念和原理，即使是一些编程部分的介绍，也是以一种非常友好的方式呈现，让我这个编程新手也能大致理解。总而言之，这本书为我打开了数据科学的大门，让我对这个领域充满了好奇和学习的动力，我已经迫不及待地想继续深入探索了。
我是在一次偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在为如何处理和分析大量的用户反馈数据而苦恼。市面上有很多关于数据科学的书籍，但大多过于专业，难以消化。而《Data Science For Dummies》这本书，正如其名，它真的非常适合初学者。它没有让我感到任何压力，而是以一种循序渐进的方式，将复杂的数据科学概念分解成易于理解的模块。我特别欣赏作者在解释机器学习算法时所采用的方法，不是直接给出复杂的数学模型，而是通过形象的比喻和实际的应用场景来阐述。比如，它在讲解“监督学习”时，就用到了“老师教学生做题”的比喻，让我瞬间就明白了其核心思想。而且，这本书还提供了很多关于数据可视化工具的使用指南，这对我来说是极大的帮助。我一直相信，好的可视化能够让数据“说话”，而这本书就教会了我如何用图表清晰地传达信息。从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、热力图，书里都给出了详细的解释和示例，让我能够根据不同的数据类型和分析目的选择最合适的可视化方式。阅读过程中，我感觉自己像是在一步步搭建一个属于自己的数据分析框架，每掌握一个新概念，就感觉能力又提升了一截。这本书不仅仅是一本知识的堆砌，它更像是一种思维的启迪，让我学会如何用数据驱动决策。
这本书简直是我学习数据科学路上的“及时雨”，尤其对于我这种对编程和统计学有点“恐高症”的人来说，它给予了我前所未有的信心。在我接触这本书之前，我对数据科学的理解基本上停留在“用电脑分析数据”这个模糊的概念上。但《Data Science For Dummies》这本书，用一种极其友好的方式，将那些曾经让我望而却步的概念，化繁为简。作者在解释诸如“回归分析”或“分类算法”这类核心概念时，并没有直接抛出晦涩的数学公式，而是用生动的生活化比喻，比如“预测房价”或者“识别垃圾邮件”，让我能够迅速理解其核心思想和应用场景。书中的数据清洗和预处理章节，对我来说更是“及时雨”，它详细地介绍了如何处理不完整、不准确的数据，以及如何进行数据转换和特征工程，这些都是我在实际工作中经常会遇到的挑战。更重要的是，这本书还强调了数据探索性分析（EDA）的重要性，并提供了许多实用的可视化工具和技术，让我能够更直观地理解数据，并发现隐藏在数据背后的模式。阅读这本书的过程，让我感觉自己不再是孤军奋战，而是有一个可靠的向导在指引我前行。
我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息感到好奇，但苦于没有合适的入门书籍，《Data Science For Dummies》这本书的出现，无疑是解决了我长期以来的困扰。这本书的写作风格非常平易近人，作者用一种非常自然、流畅的方式，将数据科学的各个方面娓娓道来。它不是那种枯燥乏味的教科书，而更像是一次愉快的知识漫谈。我尤其欣赏它在讲解机器学习算法时所采用的策略，不是直接展示复杂的数学公式，而是通过生动形象的比喻和实际案例来解释其背后的逻辑。比如，在介绍“分类问题”时，它用“区分猫和狗”这样的例子，让我很快就理解了模型是如何学习和区分不同类别的。而且，这本书在数据可视化部分也提供了非常详尽的指导，让我了解到如何选择合适的图表类型来清晰有效地传达数据洞察，这对我来说是至关重要的，因为我经常需要向非技术背景的同事解释复杂的数据分析结果。从数据收集、清洗、探索性数据分析（EDA），到模型构建和评估，这本书都覆盖了关键的流程，并且为每一个环节都提供了实用的技巧和注意事项。阅读这本书的过程，让我感觉自己不再是一个旁观者，而是能够真正参与到数据科学的实践中来，并且充满了学习的乐趣和动力。
这本书完全颠覆了我对数据科学的刻板印象，让我这个过去只知道用Excel做简单报表的人，看到了一个全新的世界。在读这本书之前，我总觉得数据科学是那些天才程序员和统计学家的专属领域，自己根本不可能触及。但《Data Science For Dummies》这本书，用非常亲切且循序渐进的方式，将那些复杂的核心概念都一一剖析。它没有一开始就堆砌大量的专业术语，而是从数据是什么、从哪里来、以及为什么它如此重要这些最基础的问题开始。我最喜欢的是它将一些复杂的算法，比如决策树或线性回归，用非常直观的比喻和生活化的场景来解释，让我这种对数学公式一窍不通的人也能理解其工作原理。书中关于数据预处理和清洗的部分，也提供了非常实用的技巧，让我意识到数据质量的重要性，以及如何一步步地把杂乱无章的数据变得可用。这对我而言是巨大的进步，因为我之前总是被繁琐的数据处理过程吓退。而且，这本书还涉及到了模型评估和选择，让我知道如何判断一个模型的好坏，以及如何根据不同的问题选择最适合的模型。阅读这本书的过程，就像是开启了一场数据探索的冒险，让我感觉自己每读一页，就离数据科学更近一步，对未来的学习充满了期待。
这本书彻底改变了我对数据科学的看法，让我从一个门外汉变成了一个对此充满兴趣的探索者。我原本以为数据科学是一门极其高深的学科，需要深厚的数学和编程功底才能入门，但《Data Science For Dummies》这本书，用一种非常接地气的方式，将那些复杂的概念变得触手可及。作者在讲解数据处理的各个环节时，都非常注重细节，并且提供了许多实用的建议，例如如何有效地进行数据清洗，如何识别和处理缺失值，以及如何进行特征工程来提升模型性能。这些都是我在其他地方很难找到的宝贵经验。我特别喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，它不仅教我如何制作漂亮的图表，更重要的是，它引导我思考如何通过可视化来讲述数据的故事，如何让数据“说话”，从而更有效地沟通分析结果。这本书的结构也很清晰，从基础概念到进阶应用，一步步引导读者深入。阅读过程中，我感觉自己就像是在和一个经验丰富的数据科学家进行一对一的交流，他会耐心地解答我的疑惑，并分享他的独到见解。这本书为我打开了数据科学的大门，让我看到了这个领域无限的可能性，并且激发了我持续学习的动力。
作为一名非技术背景的从业者，我对数据科学的理解一直停留在“会用Excel做一些简单的统计”的层面。直到我读了《Data Science For Dummies》，我才意识到数据科学的潜力有多么巨大。这本书彻底颠覆了我对数据分析的认知。它并没有让我去背诵那些听起来令人望而生畏的统计学公式，而是聚焦于如何理解数据、如何从数据中提取有价值的信息，以及如何将这些信息转化为实际的行动。我尤其欣赏书中的案例分析部分，作者选取了各种各样贴近实际业务场景的例子，比如如何通过分析销售数据来预测产品需求，或者如何利用客户画像来制定个性化的营销策略。这些案例让我能够清晰地看到数据科学在不同行业和领域中的应用价值。而且，这本书在讲解数据清洗和预处理这一关键步骤时，也提供了非常实用的建议和技巧。我一直认为数据质量是数据分析成功与否的关键，而这本书就强调了这一点，并教会了我如何识别和处理不完整、不准确的数据，这对我今后的数据工作来说是无价的。阅读的过程是令人愉悦的，我感觉自己不再是被动地接收信息，而是主动地去思考和实践。这本书为我提供了一个非常好的起点，让我能够自信地迈出探索数据科学的第一步。
