《数据科学实战》大数据时代实战宝典

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大长假期间,社长再给大家推荐一本书《数据科学实战》。

关于作者

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。

这本书的译者是冯凌秉和王全群锋,同样是超级优秀的两位译者。

冯凌秉是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。

关于内容

这本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义,它界定了数据科学的研究范畴,是一本注重人文精神,多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南,堪称大数据时代的实战宝典。

本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题,内容包括:数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。

这本书的内容包含统计推断、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。

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