數(shù)據(jù)科學(xué)家修煉之道

定　價：￥49.00

作　者：	Zacharias
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	計算機/網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫

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ISBN：	9787115418241	出版時間：	2016-04-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	230	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家是指采用科學(xué)方法、運用數(shù)據(jù)挖掘工具尋找新的數(shù)據(jù)洞察的工程師，他們往往集技術(shù)專家和數(shù)據(jù)分析師的角色于一身。在IT行業(yè)中，數(shù)據(jù)科學(xué)家將在創(chuàng)造力、溝通能力以及與商業(yè)世界的聯(lián)系方面得到更多的鍛煉機會，是當前非常有發(fā)展?jié)摿Φ男屡d職位。本書全面介紹了成為數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)當了解的各類知識。全書共分18章，首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性，接著介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型、思維體系、技術(shù)資質(zhì)、經(jīng)驗、社交圈、所用的軟件、學(xué)習(xí)新知和解決問題，另外還介紹了機器學(xué)習(xí)與R語言平臺、數(shù)據(jù)科學(xué)的處理流程、所需的具體技能，介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)求職、自我展示并提供了一些有關(guān)職業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家的案例學(xué)習(xí)。本書內(nèi)容全面、輕松易讀，非常適合從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的讀者閱讀，是一本可以住讀者應(yīng)聘數(shù)據(jù)科學(xué)家職位的求職指南。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)科學(xué)家修煉之道》作者簡介

圖書目錄

目錄第1章　數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù) 1 1.1 深挖大數(shù)據(jù) 1 1.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè) 5 1.3 數(shù)據(jù)科學(xué)的誕生 7 1.4 要點 9 第2章　數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性 10 2.1 數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的歷史 10 2.2 新規(guī)則 14 2.3 新思維與隨之而來的變化 17 2.4 要點 18 第3章　數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型 19 3.1 數(shù)據(jù)開發(fā)者 19 3.2 數(shù)據(jù)研究者 20 3.3 數(shù)據(jù)創(chuàng)意師 21 3.4 數(shù)據(jù)商務(wù)人士 21 3.5 混合/普適類型 22 3.6 要點 22 第4章　數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維體系 24 4.1 特質(zhì) 24 4.2 素質(zhì)與能力 27 4.3　思維 32 4.4　抱負 34 4.5　要點 36 第5章　技術(shù)資質(zhì) 37 5.1　綜合的編程能力 37 5.2　科學(xué)背景 39 5.3　專業(yè)化知識 40 5.4　要點 42 第6章　經(jīng)驗 44 6.1 企業(yè)實戰(zhàn)VS學(xué)術(shù)研究的經(jīng)驗 44 6.2 經(jīng)驗VS正規(guī)教育 46 6.3 如何獲得第一桶經(jīng)驗 46 6.4 要點 48 第7章　社交圈 49 7.1 豈止于專業(yè)社交圈 49 7.2 與學(xué)術(shù)圈的關(guān)系 50 7.3 與商業(yè)世界的關(guān)系 51 7.4 要點 52 第8章　所用的軟件 53 8.1 Hadoop套件和朋友們 53 8.2 面向?qū)ο缶幊陶Z言 60 8.3 數(shù)據(jù)分析軟件 63 8.4 可視化工具 66 8.5 集成大數(shù)據(jù)系統(tǒng) 68 8.6 其他一些程序 69 8.7 要點 72 第9章　學(xué)習(xí)新知與解決問題 74 9.1 研討會 74 9.2 會議 76 9.3 在線課程 76 9.4 數(shù)據(jù)科學(xué)小組 80 9.5 需求問題 82 9.6 專業(yè)知識缺乏問題 83 9.7 綜合運用各種工具 84 9.8 要點 85 第10章　機器學(xué)習(xí)與R語言平臺 86 10.1 機器學(xué)習(xí)簡史 86 10.2 人工智能的未來 89 10.3 機器學(xué)習(xí)VS統(tǒng)計方法 90 10.4 在數(shù)據(jù)科學(xué)中使用機器學(xué)習(xí) 93 10.5 R平臺簡介 95 10.6 機器學(xué)習(xí)和R語言資料 99 10.7 要點 101 第11章　數(shù)據(jù)科學(xué)的處理流