The Art Of Data Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This book describes, simply and in general terms, the process of analyzing data. The authors have extensive experience both managing data analysts and conducting their own data analyses, and have carefully observed what produces coherent results and what fails to produce useful insights into data. This book is a distillation of their experience in a format that is applicable to both practitioners and managers in data science.
作者简介
目录信息
读后感
The Art of Data Science provides guidance on best practices when dealing with and analyzing data, facilitating the production of useful, interesting, and valid results. The book offers a comprehensive guide on how to do data analysis, on top of that, it pro...
评分The Art of Data Science provides guidance on best practices when dealing with and analyzing data, facilitating the production of useful, interesting, and valid results. The book offers a comprehensive guide on how to do data analysis, on top of that, it pro...
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评分The Art of Data Science provides guidance on best practices when dealing with and analyzing data, facilitating the production of useful, interesting, and valid results. The book offers a comprehensive guide on how to do data analysis, on top of that, it pro...
评分The Art of Data Science provides guidance on best practices when dealing with and analyzing data, facilitating the production of useful, interesting, and valid results. The book offers a comprehensive guide on how to do data analysis, on top of that, it pro...
用户评价
这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上精致的几何图形，立刻让人联想到复杂系统背后的秩序与美感。我迫不及待地翻开第一页，期待着一场关于“数据科学的艺术”的深度探索。然而，阅读体验却如同在迷雾中摸索。作者似乎将大量的篇幅倾注于晦涩难懂的理论框架搭建，那些关于“本体论”和“认识论”的探讨，在我看来，更像是哲学论文的节选，而非一本面向实践者的指南。我本希望看到更多关于如何将原始数据转化为有洞察力的叙事技巧，比如如何运用数据可视化工具来讲述一个引人入胜的故事，或者在报告撰写中，如何巧妙地平衡统计严谨性与商业可读性。遗憾的是，这些“艺术性”的体现，在书中几乎找不到踪影。更多的篇幅被用来构建一个宏大的、近乎形而上的理论体系，这让初学者望而却步，而有经验的专业人士也会感到力不从心，因为在实际工作中，我们更需要的是那些可以直接落地的、能够提升我们解决问题效率的“诀窍”和“范例”。这本书仿佛在说：数据科学是一门高深的学问，而我，只向那些有天赋的人展示冰山一角。这种高高在上的姿态，与我期待的“艺术”——那种人人可及、触手可及的创造力——大相径庭。整本书读下来，留下的更多是理论上的压迫感，而非实践上的启发。
评分从结构上来看，这本书的逻辑跳转显得有些突兀。前几章似乎在强调“问题定义的重要性”，口口声声说这是成功的关键，但随后的章节却迅速转入了对高维数据降维技术的详尽讲解，两者之间的过渡生硬得令人措手不及。这就好比，一本关于建筑设计的书，在花了大量篇幅强调“地基决定一切”之后，突然开始详细讲解屋顶瓦片的铺设工艺，却没有提供任何关于如何将两者有机结合的设计原则。对于一个正在学习如何系统化地进行数据科学项目的学习者来说，这种跳跃是致命的。我希望看到的是一个清晰的、从商业目标出发，逐步细化到数据准备、模型选择、验证迭代，最终回归到业务影响评估的完整闭环叙事。这本书更像是将不同专家撰写的章节强行拼接在一起，缺乏一个统一的、具有艺术指导性的“指挥棒”。最终，读者得到的不是一套完整的“创作流程”，而是一堆零散的、需要自己去重新拼凑的技术模块，这与我期待的系统性“艺术指导”相去甚远，留下的更多是零碎的知识点，而非连贯的思维路径。
评分我原本是冲着“The Art of Data Science”这个名字来的，期待它能像一本大师的札记，分享那些在无数次失败和成功中提炼出来的、关于“如何思考”的洞察。我希望能了解作者是如何在面对一个全新、模糊不清的业务问题时，构建出他的第一个分析框架的；如何识别出那些潜在的、但尚未被数据明确表达的因果关系。但翻阅全书，我发现它更像是一本关于“如何操作工具”的说明手册的“理论升级版”。书中对特定算法的介绍，如梯度提升树或神经网络，其深度并未超越任何一本标准的机器学习教材。它似乎陷入了一种“万金油”式的描述，试图包罗万象，结果是什么都没有深入。真正有价值的“艺术”往往是反直觉的、是那些需要多年经验才能领悟的“例外法则”。这本书没有给我提供任何关于“反直觉决策”的讨论空间。例如，在构建时间序列模型时，有时简单粗暴的平均值反而胜过复杂的ARIMA模型——这种经验之谈，才是艺术的体现。而这本书，似乎更专注于证明那些已经被数学证明了的、无可置疑的真理，缺乏对“模糊地带”的探索。
评分读这本书的过程，让我产生了一种强烈的疏离感。作者的语气非常客观、疏离，仿佛在用一个冰冷的机器人视角来审视人类复杂的数据世界。在讨论数据伦理和偏见（Bias）的部分，这是现代数据科学中极其重要且敏感的议题时，我期待看到作者展现出深刻的人文关怀和批判性思维，探讨算法决策如何潜移默化地固化社会不公，以及数据科学家应承担的道德责任。然而，书中对这些议题的处理仅仅停留在罗列“需要注意”的清单上，缺乏对“为何如此”的深入剖析和对“如何改变”的激进思考。例如，在处理带有种族或性别偏见的数据集时，除了建议使用再平衡技术之外，书中没有探讨过在采集、标注、以及模型部署的整个生命周期中，如何建立更具韧性和公平性的审查机制。这种对社会责任的“轻描淡写”，使得这本书在“科学”的严谨性之外，完全缺失了“艺术”所应包含的对人类境遇的关怀和反思。它只关注了数据的技术处理，而忽略了数据背后活生生的人。
评分这本书的排版和语言风格让我联想到上世纪八十年代的某些学术译著，充满了僵硬和教条主义的气息。行文之间缺乏一种流畅的叙事性，仿佛作者是在逐条罗列他所掌握的知识点，而非引领读者进行一次心智的漫游。我特别关注了其中关于“特征工程”的部分，这是数据科学实践中最具创造性的一环。我期望看到作者如何将不同的领域知识（比如金融、生物信息等）融入到特征构建的过程中，如何通过直觉和经验来“雕琢”出最能代表底层规律的变量组合。结果呢？书中只是简单地概括了几种常见的特征转换方法，比如对数变换、多项式拟合等，并用非常枯燥的数学公式进行了阐述。没有任何生动的案例分析，没有展示过一次从“糟糕的特征”到“精妙的特征”的蜕变过程。这就像一本烹饪书，只告诉你“需要盐和胡椒”，却从不展示如何用它们来调出食物的灵魂风味。对于希望提升自己模型性能的读者来说，这种纯粹的理论堆砌是苍白无力的。数据科学的“艺术”，恰恰在于这种跨学科的融合与灵感的闪现，而这本书似乎刻意避开了这种“烟火气”，选择了一条最安全、也最无趣的学术化道路。
评分get a better understanding of the process of data science
评分一本数据分析方法论的书，很诚恳，还挺多教训的，有些啰嗦，适合略读（以后再不喝水果茶了！
评分一本数据分析方法论的书，很诚恳，还挺多教训的，有些啰嗦，适合略读（以后再不喝水果茶了！
评分2019/13 迷Roger而读的
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