数据天才：数据科学家修炼之道 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Vincent Granville（文森特·格兰维尔） 著，吴博，张晓峰，季春霖 译

图书标签:

• 数据科学
• 机器学习
• 数据分析
• Python
• R语言
• 数据挖掘
• 统计学
• 大数据
• 人工智能
• 职业发展

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121308833

版次：1

商品编码：12072613

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：356

产品特色

编辑推荐

本书会精准地告诉你什么是数据科学，它跟计算机科学有何差异，如何从数据中提炼价值，如何提升数据科学技能，获得工作机会。本书包括以下内容：

源代码、数据集，以及供复习的名词字典
供数据科学家参考的简历样本、薪酬调查，以及职位描述样本
什么样的公司在寻找数据科学家
大数据及分析产业的严谨分析
能展示竞争优势的实际面试问题
能帮助切实理解数据分析的案例
数据科学窍门、秘方和规则

内容简介

　　这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。
　　《数据天才：数据科学家修炼之道》有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。《数据天才：数据科学家修炼之道》中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助《数据天才：数据科学家修炼之道》，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。
　　《数据天才：数据科学家修炼之道》是写给数据科学家和相关专业人士的（如业务分析师、计算机科学家、软件工程师、数据工程师和统计学家），也适合有兴趣转投大数据科学事业的人阅读。

作者简介

　　Vincent Granville博士，是一名富有远见的数据科学家，有 15 年大数据、预测建模、数字分析和业务分析的经验。Vincent 在评分技术、欺诈检测和网络流量优化及增长等领域，是举世公认的专家。在过去的 10 年中，他曾与 Visa 一起研究实时信用卡欺诈检测，与CNET一起研究广告组合优化，与Microsoft（微软公司）一起研究“改变点检测”，与Wells Fargo（富国银行）一起研究在线用户体验，与InfoSpace一起研究搜索智能，与eBay一起研究自动竞价，与各大搜索引擎、广告网络和大型广告客户一起研究点击欺诈检测。Vincent 也管理着LinkedIn上庞大的“大数据及分析数据科学家”小组，该小组拥有超过100 000名成员。
　　近期，Vincent推出了数据科学中心（Data Science Center）这个大数据、业务分析和数据科学界的领先社区。Vincent曾是剑桥大学和美国国家统计科学学院的博士后。他曾入围沃顿商业计划竞赛和比利时数学奥林匹克的决赛。Vincent 已经在统计期刊上发表了40篇论文，并且是许多国际会议的受邀演讲嘉宾。他还开发了一种新的数据挖掘技术，被称为隐性决策树，他还拥有多项专利，是发表数据科学书籍的第1人，并筹集了600万美元的创业启动资金。根据福布斯的排名，Vincent 是大数据领域前20位有影响力的人物之一，被VentureBeat、MarketWatch和美国有线新闻网（CNN）专门报道。

　　吴博，利兹大学博士后，具备多年机器学习研发、数据科学从业经验。曾任爱立信大数据高级研究员，多家公司数据科学家及数据变现业务负责人。现任深圳市宜远智能科技有限公司创始人。

　　张晓峰，哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术学院副教授、博士生导师，主要研究方向为数据挖掘、隐私保护和机器学习等。曾在北大方正研究院、香港大学电子技术研究所工作。主持包括国家自然科学基金面上项目，以及其他省/市纵向、横向课题十余项。已在国内外重要学术刊物与会议上发表SCI/EI索引论文40余篇。

　　季春霖，深圳光启高等理工研究院联合创始人，副院长；深圳市统计学会副会长；哈佛大学博士后，杜克大学统计学博士，剑桥大学硕士；广东省自然科学基金杰青项目获得者；发表包括Science在内的论文60余篇，授权专利400余项。热衷于贝叶斯统计学及其应用。

精彩书评

　　数据科学家是商业分析、统计学和计算机科学等领域的通才，成为数据科学家正成为年轻人的新梦想。光启高等理工研究院季春霖副院长推荐我读这本他参与翻译的书之后，我一开始期望这是一本数学味、计算机味很浓的书籍。后来，完全出乎意料，这本书行文竟然如此清晰明白，原理与观点娓娓道来，并剖析了大量实际而有趣的案例，读起来丝毫没有教科书式的刻板感。通过本书，你可以了解一个数据科学家所需的完善的知识体系，包括商业分析、数据库、统计模型、蒙特卡洛模拟、机器学习、Hadoop、MapReduce、哈希连接等。本书显然为有梦想的你在通往数据科学家的道路上铺就了阶梯，我相信你只要拾阶而上，到达目的地就是确定无疑的。
　　——王磊 国家统计局高级统计师
　　中国国际经济交流中心金融学博士后
　　北京大学肿瘤医院核医学科客座教授

　　2017 年大数据行业已经从上半场开始挺进下半场，数据在不知不觉中影响着我们的生产、生活、娱乐等方方面面。我们深耕在行业，深知目前国内从行业角度真正缺乏的是有着商业精神的数据科学家，本书从场景出发给我们展示了如何成为数据天才。我与吴博、晓峰、春霖交流很多，他们有深厚的学术素养，但仍实实在在地做着数据商业，恰恰这一点也是目前国内缺乏的，我一直认为在中国不缺数据技术人才，但缺乏的是真正懂商业的数据天才、数据科学家。希望大家能从本书中汲取知识，真正走向数据科学的商业之路。
　　——汪祥斌 DataEye 创始人、CEO

　　数据科学家是“21 世纪性感的职位”，全球到 2018 年对数据科学家有上千万的职位空缺，仅中国就稀缺上百万这样的人才。这本《数据天才：数据科学家修炼之道》是成为数据科学家的必备宝典。书中对数据科学有着翔实的介绍，并针对数据科学家日常工作中所需的技能进行了深度的剖析，辅以大量的实用案例分析，有助于快速提升大家对数据科学的理解和应用。本书势必会成为继维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》后的又一经典大作！
　　——刘金玲 中国大数据产业第1媒体“36 大数据”创始人

　　大数据是近年来媒体的热点话题，大数据时代在科学领域里的表现就是数据科学的兴起。那么人们不禁会问：什么是数据科学以及如何成为数据科学家？作者通过本书及时地为读者用一种全景式的方式给出了答案。本书以通俗易懂的语言风格和众多的真实案例，讲活了大数据与数据科学，全面而又深入浅出地阐明了数据科学的实质与内涵，揭示了数据科学家的修炼秘笈。相信不同读者一定都能从书中得到启发，了解价值，找到灵感，更好地以全新的视角审视自己的专业领域以及汲取更多的新理念、新思想。
　　——谌东宇 教授 深圳云数通科技有限公司总裁
　　前海云游数据运营（深圳）有限公司首席数据官
　　西南交通大学数学学院客座教授

　　人生的关键决策只有几个，择业就是其中之一。良好的职业决定和素质准备来自于对未来的场景有清晰而且正确的认知。吴博的这本译著，不仅能够帮助我们认识未来几十年社会、商业和技术场景中的数据行业，数据科学家的是和不是，更重要的是提供了修炼自己的宝鉴。本书横跨中美视野、结合生活事件的描述，使得我们带着轻松、开心的心情完成对数据科学的认知、体悟，让人有一种跃跃欲试和大展宏图的感觉。实在是 4-0 时代必备的一本书！
　　——郑立新 德摩资本董事长
　　2017 年 3 月 14 日于深圳

目录

第1章 数据科学是什么 1
-真伪数据科学对比 2
- - 伪数据科学的两个例子 5
- - 新大学的面貌 7
-数据科学家 10
- - 数据科学家与数据工程师 10
- - 数据科学家与统计学家 12
- - 数据科学家与业务分析师 13
-13个真实世界情景中的数据科学应用 14
- - 情景1：国家对烈性酒销售的垄断结束后，DUI（酒后驾驶）逮捕量减少 15
- - 情景2：数据科学与直觉 17
- - 情景3：数据故障将数据变成乱码 19
- - 情景4：异常空间的回归 21
- - 情景5：分析与诱导在提升销量上有何不同价值 22
- - 情景6：关于隐藏数据 24
- - 情景7：汽油中的铅会导致高犯罪率。真的吗 25
- - 情景8：波音787（梦幻客机）问题 26
- - 情景9：NLP的7个棘手句子 27
- - 情景10：数据科学家决定着我们所吃的食品 28
- - 情景11：用较好的相关性增加亚马逊的销售量 30
- - 情景12：检测Facebook上的假档案或假“喜欢”数 32
- - 情景13：餐厅的分析 33
-数据科学的历史、开拓者和现代趋势 33
- - 统计学将会复兴 34
- - 历史与开拓者 36
- - 现代的趋势 38
- - 最近的问答讨论 40
-总结 44
第2章 大数据的独特性 45
-两个大数据的问题 45
- - 大数据“诅咒” 45
- - 数据快速流动问题 50
-大数据技术示例 56
- - 大数据问题是数据科学所面临挑战的缩影 56
- - 大规模数据集的聚类和分类 58
- - 1亿行的Excel 63
-MapReduce不能做什么 67
- - 问题 67
- - 3种解决方案 68
- - 结论：何时使用MapReduce 69
-沟通问题 70
-数据科学：统计学的终结 72
- - 8种最差的预测建模技术 72
- - 把计算机科学、统计学和行业专业知识结合在一起 74
-大数据生态系统 78
-总结 79
第3章 成为一名数据科学家 80
-数据科学家的主要特征 80
- - 数据科学家的职能 80
- - 横向与纵向数据科学家 83
-数据科学家的类型 86
- - 伪数据科学家 86
- - 自学成才的数据科学家 86
- - 业余数据科学家 87
- - 极限数据科学家 89
-数据科学家人群特征 90
-数据科学方面的培训 91
- - 大学课程 91
- - 公司和协会培训项目 95
- - 免费培训项目 96
-数据科学家职业道路 98
- - 独立顾问 98
- - 创业者 105
-总结 118
第4章 数据科学的技术（I） 119
-新型指标 120
- - 优化数字营销活动的指标 121
- - 欺诈检测的指标 122
-选择合适的分析工具 124
- - 分析软件 124
- - 可视化工具 125
- - 实时产品 126
- - 编程语言 128
-可视化 128
- - 用R生成数据视频 129
- - 更复杂的视频 133
-无模型的统计建模 134
- - 无模型的统计建模是什么 135
- - 该算法是如何工作的 135
- - 源代码生成数据集 137
-三类指标：中心性、波动性、颠簸性 137
- - 中心性、波动性和颠簸性之间的关系 138
- - 定义颠簸性 138
- - 在Excel中计算颠簸性 139
- - 使用颠簸系数 141
-大数据的统计聚类 141
-大数据的相关性和拟合度 143
- - 一系列新的秩相关性 146
- - 渐近分布与归一化 148
- - -计算复杂度 152
- - 计算q(n) 152
- - 理论上的解决方案 155
-结构系数 156
-确定簇的数量 157
- - 方法 157
- - 例子 158
-网络拓扑映射 159
-安全通信：数据加密 163
-总结 166
第5章 数据科学的技术（II） 167
-数据字典 168
- - 什么是数据字典 168
- - 建立数据字典 169
-隐性决策树 169
- - 实现方法 171
- - 示例：互联网流量打分 173
- - 结论 175
-与模型无关的置信区间 175
- - 方法 175
- - 分析桥第一定理 176
- - 应用 177
- - 源代码 178
-随机数 179
-解决问题的4个办法 181
- - 拥有超强直觉能力的业务分析师的直观法 182
- - 软件工程师的蒙特卡洛模拟法 182
- - 统计学家的统计建模方法 183
- - 计算机科学家的大数据方法 183
-因果关系和相关性 183
-怎样检测因果关系 184
-数据科学项目的生命周期 186
-预测模型的错误 189
-逻辑相关回归 191
- - 变量之间的相互作用 191
- - 一阶近似 191
- - 二阶近似 193
- - 用Excel进行回归分析 195
-实验设计 196
- - 有趣的指标 196
- - 把患者分成不同的人群进行治疗 196
- - 私人定制的治疗 197
-分析即服务和应用程序接口 198
- - 工作原理 199
- - 实施案例 199
- - 关键词相关的API的源代码 200
-其他主题 204
- - 当数据库改变时，保存好数值 204
- - 优化网络爬虫 205
- - 哈希连接 206
- - 用于模拟簇的简单源代码 207
-Hadoop和大数据的新型合成方差 208
- - Hadoop和MapReduce的介绍 208
- - 综合指标 209
- - Hadoop、数值的和统计的稳定性 210
- - 方差的抽象概念 211
- - 一个新的大数据定理 213
- - 平移不变性的度量标准 214
- - 实现：通信和计算成本 214
- - 最终意见 215
-总结 215
第6章 数据科学应用案例研究 217
-股票市场 217
- - 使回报率提高500%的模式 217
- - 优化统计交易策略 220
- - 股票交易的API：统计模型 222
- - 股票交易的API：具体实现 225
- - 股票市场模拟 226
- - 些许数学知识 229
- - 新趋势 231
-加密 232
- - 数据科学应用：隐写术 232
- - 好的电子邮件加密 236
- - 验证码破解 239
-欺诈检测 240
- - 点击欺诈 241
- - 连续点击评分与二进制欺诈/非欺诈 242
- - 数学模型与基准 244
- - 虚假转化产生的偏差 245
- - 一些误解 246
- - 统计面临的挑战 246
- - 点击评分优化关键词出价 247
- - 组合优化自动快速的特征选择 249
- - 特征的预测能力：交叉验证 250
- - 勾连检测和僵尸网络的关联规则检测 254
- - 模式检测的极值理论 255
-数字分析 256
- - 在线广告：到达率和频率的计算公式 256
- - 电子邮件营销：提高300%的性能 257
- - 在7天内优化关键词广告宣传活动 258
- - 自动新闻提要优化 260
- - 用bit-ly进行竞争情报分析 261
- - 测量 Twitter 哈希标签（hashtag）的收益 263
- - 用3个修补方法提升谷歌搜索 267
- - 改进相关性的算法 270
- - 广告循环问题 272
-杂项 273
- - 简单模型会获得更好的销售预测 273
- - 更好的医疗欺诈检测 275
- - 归因模型 276
- - 预测陨石撞击 277
- - 在路口停车场收集数据 281
- - 数据科学的其他应用 282
-总结 282
第7章 踏上你的数据科学职业之路 283
-面试问题 283
- - 关于工作经验的问题 283
- - 技术问题 285
- - 一般性问题 286
- - 关于数据科学项目的问题 288
-测试你自己的视觉和分析思维 291
- - 通过肉眼的检测模式 292
- - 识别偏差 294
- - 误导性的时间序列和随机游走 295
-从统计学家到数据科学家 296
- - 数据科学家也是统计从业人员 297
- - 谁应该给数据科学家教统计学 298
- - 雇佣问题 298
- - 数据科学家与数据架构师密切合作 299
- - 谁应该参与战略思考 299
- - 两种类型的统计学家 300
- - 大数据与取样 301
-数据科学家的分类 302
- - 数据科学最流行的技能集合 302
- - LinkedIn上的顶级数据科学家 306
-400个数据科学家职位头衔 309
-薪酬调查 311
- - 根据技能和位置的薪酬分类 312
- - 创建自己的薪酬调查表 316
-总结 317
第8章 数据科学资源 318
-专业资源 318
- - 数据集 318
- - 书籍 319
- - 会议与组织 322
- - 网站 324
- - 概念定义 324
-职业建设资源 327
- - 招聘数据科学家的公司 328
- - 数据科学招聘广告的样本 329
- - 简历样本 329
-总结 331

前言/序言

　　译者序
　　本书最适合有志于在大数据与数据科学领域从业的人学习。格拉德威尔在《异类》一书中强调，“若要成为行业专家，离不开十万小时的刻意学习（deliberatelearning）”，这跟中国俗语里“板凳要坐十年冷”有些类似。但要实现刻意学习，就不能一味依赖通识科普书籍。在大数据与数据科学领域，市面上已不缺通识性的科普书籍，唯缺这类烧脑、有专业性、适合进行刻意学习的数据科学书籍。
　　本书不失专业性，但也不是令人生畏的大学教材。它处处体现理论与实践的结合，还兼顾技术与商业的平衡。这要归功于原作者Vincent是学术、技术、商业三栖高手。比如书中对于星空双星的估算、陨石撞地球的建模推算，让作者在数学奥赛方面的天分展现得淋漓尽致；在垃圾邮件、水印加密、点击欺诈等案例中，作者又分享了诸多为大公司实施数据项目的经验；在方案选择、股市预测等场景中，作者更侧重商业视角，帮读者提升对数据科学方法投入/产出比及适用性的敏感度。
　　本书虽然专业度高，但也因为案例翔实、讲求实际，适合其他行业或领域的人士阅读。特别建议业务跟数据息息相关的企业负责人或高管，或者对数据相关项目感兴趣的投资者品读。毕竟数据科学家这一高层职位，跟企业负责人及高管的对接较多。虽说好的数据科学家，应具备与非技术人士沟通的能力，但作为数据科学家的领导，一旦多懂一些数据科学的思考模式及流程，便会对数据科学家有更多理解，也会对数据化的决策有更深的认识。
　　本书也传递出对行业热词的审慎态度。比如本书就对“大数据”的缘起、演变、更替、历史、迷思和幻象，着墨不少。就像书中所说，大数据领域许多看似新的方法，可以追溯到二三十年前，如今的不少创新，实乃新瓶旧酒。想必读者从Gartner的成熟度曲线里，可以看到大数据一词已渡过巅峰、渐趋理性，与之相随的，是跟数据科学息息相关的人工智能（AI）重新崛起。若理解本书的立场和价值取向，就知道人工智能60多年来几起几落，不少如今大放异彩的方法，也可找到前身。透过现象看本质，人工智能多少因为数据体量更大、数据分析更细、计算能力更强，才成为行业焦点。忽视基础理论盲目追随人工智能热点无异于舍本逐末，认真和刻意学习数据科学及人工智能的基础理论和实践，方是正途。
　　正因为这本书内容如此之好，能满足读者所需，于是我痛快答应电子工业出版社付睿编辑的邀约来翻译本书。但这个小想法变成最终成品，却耗费不少人的时间和精力，对他们的感谢和亏欠不能尽录。我最要鸣谢翻译合作者光启研究院的副院长季春霖博士，还有在哈工大深圳研究生院任教的张晓峰博士，两位的研究和管理任务都很繁重，面对译书这种流程漫长、成效滞后的工作，他们展现了学界出身的坚韧素养，而在翻译校对本书的过程中，又处处体现出手不凡的专业功力。同时，也要感谢配合翻译校对本书的助手和出版社工作人员，他们对我有莫大的包容和支持。本书准备期间，也正是我的一对小孩——泰学和雅学——从孕育到出生的过程，所以要感谢我的太太熊瑛，容许我为本书挤出不少本来可以陪伴家人的时间。
　　最后，我还要代表季春霖博士感谢广东省自然科学杰出青年基金项目（No-S20120011253）和深圳市数据科学与建模技术重点实验室的资助。也要感谢我所在的宜远智能团队，他们在将本书中许多数据科学方法实践到医疗健康领域时，提出了诸多宝贵的翻译修正补充建议。当然，对专业内容的翻译，难在对作者见识的理解和原意的把握，所以总有力有不逮、不甚精确之处，请各位读者和专家对此海涵，提出宝贵的建议。
　　本书译者吴博

《海纳百川：洞见与重塑的艺术》 在这浩瀚的信息洪流中，我们每个人都身处一个前所未有的时代——一个被数据所定义的时代。然而，数据本身如同未经雕琢的璞玉，其内在的价值与力量，需要非凡的智慧与技巧才能得以发掘与展现。 《海纳百川：洞见与重塑的艺术》并非一本枯燥的技术手册，也不是一本浮于表面的概念堆砌。它是一场深刻的思维启蒙，一次对理解世界本质的探索，一种培养敏锐洞察力与强大改造力的修炼旅程。 本书将带领读者穿越数据思维的迷雾，抵达洞察规律、引领变革的彼岸。我们不局限于某个特定的技术领域，而是着眼于数据背后所蕴含的普遍性原理和逻辑。每一页，都旨在点燃你对未知的好奇，激发你对模式的敏感，最终赋予你驾驭数据、塑造未来的能力。 第一部分：拨开迷雾，看见数据的本质 我们常常被数据的海量所震撼，却忽略了其最核心的属性。本部分将从哲学和认知的高度，重新审视“数据”的定义，它并非冰冷的数字，而是人类行为、自然规律、社会现象的映射。我们将探讨： 数据的“生命”： 数据是如何产生的？它的生命周期是怎样的？从原始记录到有价值的信息，数据经历了怎样的演变？我们将揭示数据的“出身”，理解其产生的语境，这是所有后续分析的基础。这并非简单地罗列数据来源，而是深入探究数据背后的驱动力，例如用户行为产生的痕迹、传感器采集的环境信号、交易记录的逻辑链条等等。通过理解数据的“出身”，我们可以更好地辨别数据的质量、代表性以及潜在的偏见。 模式的低语： 数据的价值在于其蕴含的模式。这些模式是隐藏的规律，是未来的预兆。本书将教授如何“听见”数据的低语，识别那些看似随机现象背后的秩序。我们不使用复杂的统计术语，而是通过生动的案例和类比，帮助读者建立对模式识别的直觉。例如，我们会分析城市交通流量的周期性变化，揭示消费者购买行为的关联性，或者理解天气变化趋势背后的复杂相互作用。这些案例将帮助读者理解，即使是最杂乱无章的数据，也可能隐藏着清晰的逻辑。 信号与噪声的辨别： 在海量数据中，真正的信号往往被淹没在噪声之中。如何精准地捕捉到那些对我们有意义的信号，过滤掉干扰？本部分将提供一套认知框架，帮助读者建立分辨“真金”与“沙砾”的能力。我们将讨论信息的稀疏性，即真正有价值的信息往往是少数，而大量的数据是冗余的。读者将学习如何通过数据聚合、降维等思维方式，将注意力聚焦在关键信息上。例如，在分析用户反馈时，如何从大量的普通评论中提取出那些真正能指导产品改进的意见；在监控设备运行时，如何从海量的传感器数据中发现可能预示故障的异常模式。 因果的追溯与相关性的审视： 区分相关性和因果性是理解数据世界最关键的一步。本书将引导读者超越简单的表面关联，深入探究事物之间的真实联系。我们不提供复杂的因果推断模型，而是通过逻辑推理和批判性思维，帮助读者建立对因果关系的敏锐度。我们将通过一些经典的误导性案例，如“冰淇淋销量与溺水事件的相关性”，来警示读者简单关联的陷阱，并提供一些思考问题的方式，帮助读者主动去探究背后的机制。例如，在分析营销活动效果时，如何区分是广告推送本身带来了销量增长，还是同时期发生的其他事件（如节假日、竞品降价）造成了销量增长。 第二部分：构筑心智模型，洞悉世界运行 理解数据，最终是为了更好地理解我们所处的这个复杂世界。《海纳百川》将帮助读者构建一套强大的心智模型，用以解析现实世界的运行规律。 系统思维的视角： 世界是由相互关联的系统构成的。任何一个现象，都可能是多个系统相互作用的结果。本书将引导读者以系统思维的视角，观察和理解数据。我们将讨论反馈回路、涌现性等概念，帮助读者看到局部行为如何汇聚成全局性的模式。例如，分析一个城市的经济发展，不能仅仅看GDP数字，还需要考虑人口流动、产业结构、政策导向、教育投入等多个相互影响的系统。我们将引导读者思考，当某个因素发生改变时，它会如何在系统中传播，并最终影响到其他部分。 动态演化的图景： 世界并非静止不变，数据也随时间流逝而演化。本书将强调对数据动态性的理解，帮助读者把握事物发展的趋势与转折点。我们将学习如何从静态数据中“读出”时间的故事，洞察未来的可能走向。例如，分析股票市场的波动，不能只看当日收盘价，而需要理解其背后日复一日、周复一周的趋势变化，以及这些变化是如何受到宏观经济、公司财报、市场情绪等多种动态因素影响的。 概率的艺术与不确定性的拥抱： 现实世界充满了不确定性。本书将带领读者拥抱这种不确定性，并学会用概率的视角去理解它。我们将探讨如何衡量风险，如何做出在信息不完全情况下的最优决策。我们将通过一些生活化的例子，来解释概率的基本概念，比如彩票中奖概率、天气预报的准确率，并引导读者思考，如何在日常生活中运用概率思维来规避风险，抓住机会。我们并非要求读者成为统计学家，而是希望培养一种对不确定性的坦然和应对能力。 复杂性背后的简化： 尽管世界充满复杂，但往往存在着可以捕捉的简洁模式。本书将教导读者如何从纷繁复杂的数据中提炼出关键的变量和核心的逻辑，实现对复杂现象的简化理解。我们将讨论奥卡姆剃刀原理在数据分析中的应用，即在解释相同现象时，选择最简单的解释。例如，在分析客户流失原因时，可能存在几十个影响因素，但真正影响最大的可能是其中两三个关键因素，如价格、服务质量、竞品替代等。本书将指导读者如何通过探索性分析，快速定位这些核心要素。 第三部分：重塑认知，驱动变革的力量 拥有了理解数据的能力，下一步便是利用这种能力去影响和改变世界。《海纳百川》的最终目标，是赋予读者驱动变革的力量。 从洞见到行动的桥梁： 仅仅停留在洞察是不够的。本书将指导读者如何将数据洞见转化为切实可行的行动。我们将探讨如何设计实验，如何设定可衡量的目标，以及如何评估行动的效果。例如，当通过分析发现某个产品功能的使用率不高时，如何设计A/B测试来验证改进方案的效果；或者在制定营销策略时，如何根据用户画像和行为数据，精准投放广告，并持续追踪转化率。 叙事的魔力： 数据本身是沉默的，它的价值需要通过有力的叙事来传递。本书将教导读者如何用数据讲故事，如何让枯燥的数字变得生动、引人入胜，从而说服他人，驱动决策。我们将讨论如何根据不同的受众，调整叙述的角度和重点，如何运用可视化手段来增强故事的吸引力。例如，向管理层汇报数据分析结果时，需要提炼出核心的商业洞察，并结合图表清晰地展示，而向技术团队沟通时，则可以更深入地探讨数据处理和模型细节。 伦理的边界与责任的担当： 在数据的力量日益增长的今天，伦理与责任变得尤为重要。本书将引导读者思考数据使用中的伦理问题，鼓励负责任地运用数据，避免潜在的负面影响。我们将探讨数据隐私、算法偏见等重要议题，并强调在数据驱动决策过程中，人类的智慧和价值观不应被忽略。例如，在使用用户数据进行个性化推荐时，如何避免形成信息茧房，保证推荐的多样性和用户的知情权。 持续的进化与学习： 数据世界日新月异，技术的进步永不停歇。本书将强调持续学习的重要性，鼓励读者保持好奇心，不断探索新的方法和工具，在数据的洪流中不断进化。我们将提供一些关于如何保持学习动力和方法的建议，引导读者建立终身学习的习惯，以应对不断变化的数据景观。 《海纳百川：洞见与重塑的艺术》不是一本提供速成秘籍的书，而是一场思维的洗礼，一次视角的拓展，一次能力的锻造。它邀请你走出舒适区，用全新的视角去审视你所熟悉的世界，用数据赋能你的决策，用洞察引领你的行动。在这本书的陪伴下，你将逐渐学会如何从杂乱无章的信息中提炼出智慧的火花，如何将冰冷的数字转化为驱动改变的强大动力，最终成为那个能够驾驭数据、洞悉未来，并真正重塑世界的人。

评分☆☆☆☆☆

《数据天才：数据科学家修炼之道》给我带来的最大触动，在于它对于“数据思维”的深刻阐释。在阅读之前，我总是将数据科学仅仅理解为一套技术工具的使用，而这本书则让我明白，数据科学的核心竞争力在于一种全新的思考模式。作者用非常哲学化的语言，但又落脚于实际操作，引导读者去思考“数据从何而来”、“数据意味着什么”、“如何从数据中提取价值”、“数据背后的商业逻辑是什么”等一系列根本性问题。它不仅仅教授我如何进行数据分析，更重要的是，它塑造了我看待和理解问题的角度。我开始习惯性地从数据的角度去审视生活中的各种现象，去思考如何用数据来驱动决策，去识别数据中的潜在规律和机会。书中提供的许多思考框架和分析模型，帮助我 systematize 了我的思维过程。我发现，在解决任何问题时，我都会不自觉地开始寻找相关数据，分析数据之间的关系，并尝试基于数据来构建解决方案。这种思维方式的转变，远比掌握几行代码更加宝贵，它让我能够更加高效、更加精准地进行工作，也让我对未来充满了探索未知领域的勇气和热情。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本思维启蒙的书，它让我看到了数据科学更深层次的价值。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位在学术研究领域摸索多年的学者来说，如何将数据科学的理论知识与我的专业领域相结合，一直是我面临的挑战。《数据天才：数据科学家修炼之道》在这方面给了我极大的启发。书中不仅涵盖了通用的数据科学方法论，还穿插了许多跨学科的应用案例，这些案例的深度和广度都让我感到惊喜。作者并没有回避不同领域的数据特性和分析难点，而是通过具体的例子，展示了如何根据研究对象的特点，灵活运用不同的技术手段。例如，书中在介绍时间序列分析时，就举例说明了如何在经济学、气象学等领域进行应用，并对不同领域的模型选择和数据处理提出了建议。这让我意识到，学习数据科学并非是要成为一个万能的“数据通”，而是要能够深入理解特定领域的业务场景，并在此基础上，将数据科学的工具和方法“量身定制”地应用于解决实际问题。这本书鼓励我打破学科壁垒，用数据科学的视角去审视我的研究问题，寻找新的突破口。它让我看到了学术研究与数据科学融合的巨大潜力，也为我未来的研究方向提供了新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

在深入阅读《数据天才：数据科学家修炼之道》的过程中，我最大的感受是作者在理论与实践之间的巧妙平衡。很多技术书籍往往过于偏重理论，读起来枯燥乏味，而这本书则恰恰相反，它在讲解核心概念时，会引用大量的真实世界案例，并详细解析了这些案例是如何通过数据科学的方法得以解决的。例如，书中在介绍机器学习算法时，不仅仅罗列了算法的数学原理，更重要的是，它会展示如何在实际项目中应用这些算法，比如如何选择合适的模型，如何进行特征工程，如何评估模型效果等等。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我受益匪浅。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的论述，作者强调了清晰、有效的可视化对于数据洞察和沟通的重要性，并提供了许多实用技巧和工具的建议。通过学习，我能够更好地将复杂的数据分析结果以直观易懂的方式呈现给非技术背景的受众，这对于我在团队中更好地协作和推动项目进展至关重要。这本书的结构安排也非常合理，循序渐进，从基础概念到高级应用，每一步都搭建在坚实的地基之上，让我在学习过程中不会感到突兀或吃力。它就像一位耐心的导师，一步步引导我克服技术上的难关，让我能够真正地理解并掌握数据科学的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

在完成《数据天才：数据科学家修炼之道》的阅读后，我最大的感受是，这本书为我构建了一个完整且清晰的“数据科学家成长路径图”。它不是一本速成手册，而是提供了一个系统性的学习体系和内在的修炼方法。作者在书中反复强调，成为一名优秀的数据科学家，需要技术、思维、沟通、商业理解等多个维度的协同发展。在技术层面，它为我打下了坚实的基础，让我理解了各种算法的原理和应用场景。在思维层面，它塑造了我用数据驱动决策的习惯，教会了我如何从数据中发现洞察。在沟通层面，它强调了清晰表达的重要性，让我学会如何有效地与他人分享我的发现。而在商业理解层面，它引导我思考数据如何服务于商业目标，如何创造实际价值。最令我印象深刻的是，书中还探讨了作为一名数据科学家，在职业发展过程中可能遇到的伦理困境和挑战，并给出了建设性的思考方向。这种对职业全方位的考量，让我觉得这本书不仅仅是传授知识，更是对我未来职业生涯的负责任的引导。它让我明白，数据科学的修炼是一场长跑，需要持续的学习、实践和反思，而这本书，无疑是我这场长跑中最坚实的起点和最宝贵的指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入数据科学领域不久的初学者，我一直渴望找到一本能够系统性地引导我入门、解答我心中困惑的书籍。偶然间，我在书店看到了《数据天才：数据科学家修炼之道》，它的名字就深深吸引了我，仿佛预示着一本能够帮助我“修炼”成才的宝典。我毫不犹豫地买下了它，并满怀期待地翻开了第一页。这本书的开篇便以一种非常宏大且充满启发性的视角，为我描绘了数据科学的魅力和未来发展趋势，让我对这个领域产生了更加浓厚的兴趣和敬畏之心。书中并没有急于抛出复杂的公式和算法，而是从更广阔的视野出发，阐述了数据科学家所扮演的角色，以及在这个时代背景下，数据所蕴含的巨大潜力和价值。它让我意识到，数据科学不仅仅是关于代码和模型，更是一种思维方式，一种解决问题的能力，以及一种对未知世界探索的精神。作者用生动形象的比喻和现实生活中的案例，将抽象的概念变得易于理解，让我能够快速建立起对数据科学的整体认知框架。这本书让我明白，要成为一名优秀的数据科学家，需要的不仅仅是技术上的精通，更需要具备良好的逻辑思维能力、批判性思维能力，以及持续学习和探索的精神。它就像一位经验丰富的引路人，在我迷茫的起点，为我指明了前进的方向，让我对未来的学习之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作者很牛，书出版时间很新，以为能有新内容，但其实英文版2014年写的，感觉有点滞后？不过冲着作者还是打算认真读一下

评分☆☆☆☆☆

数据工程师的成长之路

评分☆☆☆☆☆

还好。。。。。。。。好。。

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈黄金季节

评分☆☆☆☆☆

趁着活动，赶紧入手！最喜欢买书了

评分☆☆☆☆☆

数据工程师的成长之路

评分☆☆☆☆☆

作者很牛，书出版时间很新，以为能有新内容，但其实英文版2014年写的，感觉有点滞后？不过冲着作者还是打算认真读一下

评分☆☆☆☆☆

六一八搞活动买的，书便宜还是挺划算的。

评分☆☆☆☆☆

书全新，就是不知道自己什么时候开始看