具体描述
作者简介
Carl Shan于2014年在芝加哥大学 Eric & Wendy Schmidt数据科学学会担任数据科学家， 用数据模型协助非营利组织的工作。他与人合作撰写了一篇论文，将监督学习应用于公共政策问题。他以优异的成绩毕业于加州大学伯克利分校并获得了统计学学位。他目前在加州圣马特奥的Nueva学校教授机器学习和计算机科学。你可以通过www.carlshan.com了解关于他的更多信息。
Henry Wang目前在伦敦，在一家专注于转型工作的金融公司工作 。在此之前，他曾在美国的一家可再生能源公司进行增长股权投资。在他的闲暇时间里，他喜欢参与诸如Numer.ai这样的数据科学竞赛，并且对基于随机梯度的机器学习优化算法很感兴趣。他拥有加州大学伯克利分校的统计学学位。你可以通过www.henrywang7.com了解关于他的更多信息。
William Chen是Quora的数据科学经理，他在那里帮助公司发展壮大并与世界分享知识。他也是Quora（https://www.quora.com/profile/ William-Chen-6）上一个狂热的作家，在那里他回答各种关于数据科学、统计、机器学习、概率的问题。他参与本书的写作，分享了数据科学家的故事，以帮助那些想要进入这个行业的人。在闲暇时候，他的爱好是玩“密室逃脱”， 他还开了一个专门用于分享这类“越狱经验”的博客。William拥有哈佛大学的统计学学士和应用数学硕士学位。他的个人网站是www.wzchen.com。
Max Song曾在Ayasdi担任数据科学家，他也是Neurocurious（后来被Vium收购）公司的联合创始人。他曾任奇点大学（Singularity University）的生物信息助教，从而接触人工智能的概念。他热爱学习、旅行和社区建设，并与其他人共同创立了 “壹沙龙（onesalon.org）”。Max拥有布朗大学 (Brown University) 的应用数学和生物学学士学位、清华大学苏世民学院（Schwarzman College）的硕士学位，他是苏世民学院的首届学生之一。他目前在香港的一家家族公司从事研究和投资。你可以通过www.maxsong.io了解关于他的更多信息。
目录信息
读后感
抱着很大的期望读这本书的，可能是价值观不同的问题吧，有几个人的交谈内容不是让人很能接受，如推崇类似996这样的工作氛围，年轻人就要玩命干，争取最早到公司最晚离开公司（那你为啥不在公司提供住宿呢？）。好的就是有身在高位的大牛，许多回答都能一针见血，让人恍然大悟，...
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用户评价
翻阅这本书，我最深刻的感受是它对于“实践”二字的重视。很多技术书籍往往侧重于理论的讲解，而这本书则在理论的基础上，大量融入了实际操作的指导和建议。作者不仅提供了清晰的代码示例，而且这些代码都采用了目前业界广泛使用的编程语言和库，例如Python及其相关的科学计算库。更重要的是，作者并没有仅仅停留在代码的展示，而是对每一段代码的作用、实现逻辑以及如何进行调试和优化都做了详细的说明。这让我感觉就像有一个经验丰富的数据科学家在旁边手把手地教我一样。我尝试着跟着书中的例子进行实践，当我成功地运行了第一个模型，并从中得到了有意义的分析结果时，那种成就感是难以言喻的。书中还提供了一些关于数据可视化工具的介绍和使用方法，我学会了如何利用这些工具将复杂的数据转化为直观易懂的图表，这对于向非技术背景的受众传达数据分析结果至关重要。这本书不仅仅是关于“如何做”的指南，更是关于“为什么这么做”的解释。作者在讲解过程中，总是会引导我去思考，为什么选择这种方法，为什么这种方法有效，以及在不同的情境下，是否还有其他更好的选择。这种思考式的学习过程，让我受益匪浅。
评分这本书在“工具与技术”的介绍上，也做得相当出色。它并没有局限于某一种特定的编程语言或框架，而是对当前数据科学领域常用的工具和技术进行了全面的概述。我从中了解了Python、R等常用的数据分析语言，以及Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等强大的库和框架。更重要的是，作者在介绍这些工具时，不仅仅是告诉读者“有什么”，还会详细说明“如何使用”，并提供了大量的代码示例和操作指南。这让我能够快速上手，并亲手实践书中的内容。书中还涉及了一些数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，并指导我如何利用这些工具来创建各种类型的图表，从而更有效地展示数据分析结果。这种全面而实用的技术介绍，为我将来从事数据科学相关的工作打下了坚实的基础，让我不再对繁杂的技术感到畏惧，而是充满了信心。
评分这本书的封面设计就散发着一种专业而沉静的气息，淡雅的蓝色背景搭配银色的字体，既不会过于张扬，又能瞬间抓住我的目光。当我第一次翻开它时，一种莫名的期待感油然而生。我一直对数据科学这个领域充满好奇，觉得它就像一座藏宝的矿山，里面蕴含着无数的洞察和可能性，但又因为其广度和深度而感到无从下手。这本书的出现，恰好填补了我心中的这个空白。它并非仅仅罗列枯燥的术语和复杂的算法，而是以一种引人入胜的方式，将数据科学的宏大图景徐徐展开。从最基础的数据采集和清洗，到复杂的建模和预测，再到最终的成果展示和部署，每一个环节都被清晰地梳理和阐释。我尤其喜欢作者在描述概念时所使用的类比和生活化的例子，它们让我能够快速理解那些原本可能令人生畏的技术原理。举个例子，当作者解释“特征工程”时，他并没有直接陷入复杂的数学公式，而是将数据比作原始的原材料，而特征工程则是将这些原材料加工成可以用来构建模型的高质量组件，就像厨师将食材处理得当才能烹饪出美味佳肴一样。这种接地气的讲解方式，极大地降低了学习门槛，也让我对数据科学的实用性有了更深刻的认识。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导，让我开始用一种全新的视角去审视身边的数据，并从中发现潜在的价值。
评分从作者的文字风格中，我能感受到一种循循善诱的魅力。他并不是那种高高在上、用晦涩难懂的术语来“吓唬”读者的作者。相反，他更像是一位耐心而友善的向导，引领我一步步探索数据科学的奥秘。在解释一些关键概念时，他总是能够使用恰当的比喻和形象的语言，将那些抽象的理论变得具体而易于理解。比如，当他讲解“特征选择”时，他将特征比作“运动员的优势”，只有选出那些真正能影响比赛结果的优势，才能组建出一支强大的队伍。这种通俗易懂的讲解方式，极大地降低了我的学习难度，也让我能够更轻松地享受学习的过程。此外，书中在介绍模型评估指标时，不仅仅列出了准确率、召回率、F1分数等，还会详细解释这些指标的含义、计算方法以及它们各自的侧重点，并指导我如何根据实际问题的需求选择最合适的评估指标。这种严谨而不失灵活性的讲解，让我受益匪浅。
评分在阅读这本书的过程中，我感受到了作者深厚的行业经验和对数据科学领域前沿动态的敏锐洞察。本书的内容并非停留在理论层面，而是紧密结合了当今数据科学实践中的最新发展和挑战。例如，在探讨模型可解释性时，作者并没有回避深度学习等复杂模型带来的“黑箱”问题，而是积极介绍了当前正在发展中的各种可解释性技术，并讨论了它们在不同应用场景下的适用性。这让我了解到，即使是最复杂的模型，也并非是完全无法理解的。同时，本书在数据隐私和伦理方面的讨论，也给我留下了深刻的印象。作者并没有将数据科学仅仅看作是一项纯粹的技术活动，而是强调了其在社会层面所带来的影响，并呼吁数据科学家们要肩负起相应的责任。这是一种非常负责任的态度，也让我对数据科学有了更全面、更深刻的认识。总的来说，这本书不仅仅是一本技术教程，更是一本关于如何成为一个优秀的数据科学家的指南，它不仅传授了技术，更塑造了我的思维方式和职业观。
评分这本书的结构设计堪称典范，每一章节都像是一个独立而又相互关联的模块，共同构建起一个完整的数据科学知识体系。作者在内容的组织上，遵循了一个非常清晰的逻辑链条。从数据产生的源头，到数据的存储和管理，再到数据的分析和建模，再到最终将分析结果转化为实际价值，每一步都被细致地涵盖在内。我尤其喜欢书中关于“数据伦理”和“数据治理”的章节。在当今大数据时代，这些问题变得越来越重要，而这本书却将其置于如此重要的位置，并进行了深入的探讨。这让我意识到，作为一名数据科学家，不仅仅需要掌握技术，还需要具备高度的责任感和职业道德。书中对于不同类型的数据（如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据）的特点和处理方法也做了详细的介绍，这为我理解和处理各种复杂的数据奠定了坚实的基础。此外，本书还涉及了大数据处理框架，如Hadoop和Spark等，这让我了解了在处理海量数据时所需的分布式计算技术，拓展了我的视野。
评分从这本书的整体架构来看，它显然经过了深思熟虑和精心的编排。作者似乎深谙读者在学习新领域时可能遇到的困惑和挑战，因此在内容的组织上做到了循序渐进，层层递进。开篇部分，作者并没有急于抛出复杂的模型，而是花费了相当的篇幅来阐述数据科学的核心理念、发展历程以及它在各个行业中的应用前景。这部分内容对于像我这样初次接触这个领域的人来说，起到了至关重要的“定海神针”作用，它帮助我建立起了一个宏观的认知框架，让我知道数据科学究竟是什么，以及它能为我们带来什么。接着，本书便开始深入到具体的技术层面，从数据预处理的各种技术，如缺失值处理、异常值检测、数据标准化等，到各种常用算法的介绍，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，都进行了详尽的讲解。值得称道的是，作者在介绍每一种算法时，不仅会说明其原理和数学基础，还会详细讨论其优缺点、适用场景以及在实际应用中可能遇到的问题，并提供相应的解决方案。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更深入地理解每种工具的本质，而不仅仅是停留在表面上。此外，书中还穿插了许多实际案例分析，这些案例的选取都非常有代表性，涵盖了金融、医疗、电商等多个领域，让我看到了数据科学在解决现实问题中的强大力量。
评分坦白说，在打开这本书之前，我对数据科学的理解仅限于一些模糊的概念，比如“大数据”、“机器学习”等等。我认为它是一个非常高大上、而且距离我比较遥远的领域。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种非常亲切和易于理解的方式，将数据科学的各个组成部分有机地联系起来，并且清晰地展示了数据科学家在整个工作流程中所扮演的角色。从最初的数据收集和清洗，这是一个看似简单却至关重要的步骤，作者用大量的篇幅强调了其复杂性和重要性，以及如何处理各种污浊和不完整的数据；到特征工程，作者详细讲解了如何从原始数据中提取有价值的特征，这是决定模型性能的关键；再到模型选择、训练和评估，作者对各种常用算法进行了深入浅出的分析，并提供了如何根据实际问题选择合适算法的指导；最后，书中还涉及了模型部署和监控，让我了解了如何将模型真正投入到实际应用中。每一步都讲得非常细致，而且充满了实用的技巧和经验。我感觉自己不再是站在数据科学的门外，而是已经迈入了其中，并且对整个流程有了清晰的认识。
评分这本书给我的一个非常深刻的印象是它在“概念解释”上的严谨性和清晰度。许多关于数据科学的书籍，尤其是面向初学者的，往往会为了简化而牺牲掉一些重要的理论基础。但这本书则不然，它在引入复杂概念时，总会先给出清晰的定义，然后通过生动的例子和比喻来帮助读者理解。我特别欣赏作者在解释统计学和概率论在数据科学中的应用时所下的功夫。很多时候，我们只是被告知要使用某个统计方法，但这本书却会追溯到其背后的原理，以及为什么这个方法在这种情况下是有效的。例如，在讲解假设检验时，作者并没有直接给出P值和显著性水平的定义，而是先从“提出一个问题，然后用数据去验证”这个简单的逻辑入手，循序渐进地引出统计推断的概念。这种方式让我能够真正理解这些数学工具的意义，而不仅仅是死记硬背公式。此外，书中还对过拟合和欠拟合这些在模型构建过程中非常常见的问题进行了详细的探讨，并提供了多种有效的解决方案，让我能够避免在实际操作中走弯路。
评分这本书给我的一个非常显著的优点是它在“案例分析”上的深度和广度。作者并没有满足于提供一些简单的例子，而是深入挖掘了多个行业中的典型应用场景，并对这些场景中的数据科学问题进行了细致的分析。例如，在金融领域，书中分析了如何利用数据科学来预测股票价格，以及如何进行信用风险评估；在医疗健康领域，则展示了如何通过分析病人的医疗记录来辅助诊断，以及如何进行药物研发；在零售业，则介绍了如何进行客户细分和个性化推荐。这些案例都非常生动，并且充满了实操性的指导。我尝试着去复现书中提到的某些案例，并根据自己的理解进行了一些修改和拓展，在这个过程中，我不仅巩固了书中的知识，还学会了如何将理论知识灵活地应用于解决实际问题。这种“学以致用”的学习方式，让我对数据科学的理解更加深刻，也激发了我探索更多应用场景的兴趣。
评分A true guide for An Aspiring Data Scientist. It provides me tons of valuable information.
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评分并不是「数据科学」入门的引路书。但是可以一窥「大佬」的成长历程，可能可以从中获得一些启发。配合 linkedin 的履历表食用最佳。
评分LinkedIn的加长版
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