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《数据科学实战》

编辑推荐:

       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。

       本书作者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最新算法、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、提升实战技能的优秀指南。

《数据科学实战》

内容简介:

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。

读者评论:

  • “这本书告诉我们什么是数据科学。”
  • “本书是进入数据科学领域的入门指南,它会告诉你干这一行哪些技能是必备的!”
  • “这本书既严谨,又非常通俗易懂。各种概念的讲解都提供了真实案例辅助理解。”
  • “本书汇集了行业翘楚的大量洞见。它不仅能让你全面把握这个新兴的领域,来自一线的实战经验也能让你迅速站在行业的前沿。”

试读:http://pan.baidu.com/s/1i3ioQv7

活动链接:http://weibo.com/2357270831/C9TC5CtkW?from=page_1006062357270831_profile&wvr=6&mod=weibotime
活动时间:3月23日-3月27日

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