数据科学家修炼之道
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浙江嘉兴
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作者(美)弗格里斯|译者:吴文磊//田原
出版社人民邮电
ISBN9787115418241
出版时间2016-04
装帧其他
开本其他
定价49元
货号3509821
上书时间2024-10-28
商品详情
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作者简介
Zacharias Voulgaris 博士在希腊出生并长大。在读完了里特理工大学5 年的工程学位后，他攻读了伦敦城市大学的信息系统与技术的硕士学位。之后，在伦敦大学伯贝学院的 G.Magoulas 教授与B.Mirkin 教授的联合指导下，他获得了博士学位。此后，他受聘于乔治亚理工大学并成为研究员，一直从事数据科学家的相关工作。
目录
第1章 数据科学与大数据
1.1 深挖大数据
1.2 大数据产业
1.3 数据科学的诞生
1.4 要点
第2章 数据科学的重要性
2.1 数据科学领域的历史
2.2 新规则
2.3 新思维与随之而来的变化
2.4 要点
第3章 数据科学家的类型
3.1 数据开发者
3.2 数据研究者
3.3 数据创意师
3.4 数据商务人士
3.5 混合/普适类型
3.6 要点
第4章 数据科学家的思维体系
4.1 特质
4.2 素质与能力
4.3 思维
4.4 抱负
4.5 要点
第5章 技术资质
5.1 综合的编程能力
5.2 科学背景
5.3 专业化知识
5.4 要点
第6章 经验
6.1 企业实战VS学术研究的经验
6.2 经验VS正规教育
6.3 如何获得第一桶经验
6.4 要点
第7章 社交圈
7.1 岂止于专业社交圈
7.2 与学术圈的关系
7.3 与商业世界的关系
7.4 要点
第8章 所用的软件
8.1 Hadoop套件和朋友们
8.2 面向对象编程语言
8.3 数据分析软件
8.4 可视化工具
8.5 集成大数据系统
8.6 其他一些程序
8.7 要点
第9章 学习新知与解决问题
9.1 研讨会
9.2 会议
9.3 在线课程
9.4 数据科学小组
9.5 需求问题
9.6 专业知识缺乏问题
9.7 综合运用各种工具
9.8 要点
第10章 机器学习与R语言平台
10.1 机器学习简史
10.2 人工智能的未来
10.3 机器学习VS统计方法
10.4 在数据科学中使用机器学习
10.5 R平台简介
10.6 机器学习和R语言资料
10.7 要点
第11章 数据科学的处理流程
11.1 数据准备
11.2 数据探索
11.3 数据表示
11.4 数据发现
11.5 数据学习
11.6 创造数据产品
11.7 洞察、交付以及可视化呈现
11.8 重点
第12章 所需的具体技能
12.1 人才市场目前看中的数据科学家所需技能
12.2 程序员的自我修养
12.3 统计师和机器学习从业者的自我修养
12.4 数据相关领域从业人员的自我修养
12.5 学生的自我修养
12.6 要点
第13章 数据科学职位哪家寻
13.1 直接联系公司
13.2 专业人际关系
13.3 招聘网站
13.4 其他方法
13.5 要点
第14章 自我展示
14.1 关注雇主
14.2 灵活性和适应性
14.3 交付物
14.4 让自己从竞争中脱颖而出
14.5 独当一面
14.6 其他应该考虑的因素
14.7 要点
第15章 自由职业数据科学家之路
15.1 成为自由职业数据科学的利弊
15.2 自由职业生涯要持续多久
15.3 其他你可以提供的服务
15.4 一些自由数据分析工作
15.5 要点
第16章 职业数据科学家的案例学习
16.1 RajBondugula博士
16.2 PraneethVepa
16.3 要点
第17章 资深数据科学家案例学习
17.1 基本职业背景与学历背景
17.2 对于数据科学实践的观点
17.3 数据科学的未来
17.4 给数据科学家新人的建议
17.5 要点
第18章 新数据科学家的召唤
18.1 针对入门级数据科学家的招聘广告
18.2 针对数据科学专家的招聘广告
18.3 针对资深数据科学家的招聘广告
18.4 网上搜索职位的一些建议
18.5 要点
结语
术语表
附录1 有用的网页链接
附录2 相关
内容摘要
数据科学家是指采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师，他们往往集技术专家和数据分析师的角色于一身。在IT行业中，数据科学家将在创造力、沟通能力以及与商业世界的联系方面得到更多的锻炼机会，是当前非常有发展潜力的新兴职位。
由弗格里斯著的《数据科学家修炼之道》全面介绍了成为数据科学家应当了解的各类知识。全书共分18章，首先介绍了数据科学与大数据、数据科学的重要性，接着介绍了数据科学家的类型、思维体系、技
术资质、经验、社交圈、所用的软件、学习新知和解决问题，另外还介绍了机器学习与R语言平台、数据科学的处理流程、所需的具体技能，介绍了数据科学求职、自我展示并提供了一些有关职业数据科学家和数据科学家的案例学习。
本书内容全面、轻松易读，非常适合从事数据科学相关工作的读者阅读，是一本可以住读者应聘数据科学家职位的求职指南。
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