作者: [美] Rachel Schutt / [美] Cathy O'Neil
出版社: 人民邮电出版社
原作名: Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline
译者: 冯凌秉 / 王群锋
内容介绍....
• 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
作者简介：
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。
译者简介：
冯凌秉
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。
目录.....
作者介绍 XII
关于封面图 XIII
前言 XIV
第1章 简介：什么是数据科学 1
1.1 大数据和数据科学的喧嚣 1
1.2 冲出迷雾 2
1.3 为什么是现在 3
1.4 数据科学的现状和历史 5
1.5 数据科学的知识结构 8
1.6 思维实验：元定义 10
1.7 什么是数据科学家 11
1.7.1 学术界对数据科学家的定义 12
1.7.2 工业界对数据科学家的定义 12
阅读地址：https://www.turingtopia.com/polymerizate/details/8a78888473ec67f1017405235e5f000b
最后：
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