描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787115470911
作者既采访了Facebook、Linkedin和Intuit等公司的专家,也采访了Uber、Airbnb、Palantir、Mattermark、Quora、Square和Khan Academy等快速成长的初创公司的数据科学家。
其中的一些数据科学家,例如DJ Patil和Hillary Mason,是将这一领域开拓发展到如今这样的世界知名人士;另一些人,例如Clare Corthell,则是正在冉冉升起的数据科学新星。
本书提供了直观而深入的采访,展示了每一位数据科学家的生活经历,从他们离开学术界开始,到一步步成长为数据科学界的翘楚,以及他们在这个过程中学到的有价值的东西。
本书适合有志于成为数据科学家的人、正在从事数据科学相关工作的人、数据科学团队的领导、企业家以及商业人士参考,也适合对数据感兴趣的读者阅读。
本书选取世界知名的25位数据科学家进行了深度的访谈,从不同的视角和维度,将他们的智慧、经验、指导和建议凝聚成册。每一篇访谈都是一次深度的交流,涵盖了这些数据科学家从菜鸟起步,运用各种知识武装和充实自己,一直到成为一名卓有成效的数据科学家的全过程。通过阅读本书中的访谈,读者可以形成对数据科学的宏观认识和了解,更深刻地认识和体验数据科学家的角色,并且从这些前辈的过往经历中学到宝贵的知识和经验以应用于自身的成长和事业中。
本书适合有志于成为数据科学家的人、正在从事数据科学相关工作的人、数据科学团队的领导和企业家以及商业人士参考,也适合对数据感兴趣的普通读者阅读。
RelateIQ产品部副总裁DJ Patil
第 2章 在成为成功的数据科学家之际 14
Fast Forward Labs创始人Hillary Mason
第3章 无处不在的软件开始用数据重构这个世界 25
Data Wrangling核心数据科学家Pete Skomoroch
第4章 学术期刊中的数据科学 40
《纽约时报》数据科学家Mike Dewar
第5章 通过数据倾听你的客户 50
Airbnb数据主管Riley Newman
第6章 建立你自己的数据科学课程表 58
Mattermark数据主管Clare Corthell
第7章 均方误差根无法解决所有社会难题 67
Project Florida数据主管Drew Conway
第8章 软件工匠学堂、软件工程及产品 80
Uber数据科学主管Kevin Novak
第9章 从天体物理到数据科学 89
Square数据科学家Chris Moody
第 10章 数据科学中软件工程的重要性 101
Facebook数据工程师Erich Owen
第 11章 弥合领域的鸿沟:从生物信息到数据科学 108
Ayasdi数据科学家Eithon Cadag
第 12章 如何锻炼数据科学技能 123
Intuit数据科学家&创新George Roumeliotis
第 13章 科学、工程和数据科学的交织 132
Palantir数据科学家Diane Wu
第 14章 从高频交易到驱动个性化教育 140
Khan Academy 数据科学主管Jace Kohlmeier
第 15章 针对数据科学与演讲能力的教育 150
哈佛大学应用统计学教授Joe Blitzstein
第 16章 数据科学不是Kaggle竞赛 162
MailChimp科学家Jonh Foreman
第 17章 数学、自谦以及成为更好的程序员 182
Cloudera数据科学主任Josh Wills
第 18章 数据科学和学术界 195
UCSD计算神经科学教授,前Uber数据布道师Bradley Voytek
第 19章 数据科学家的学术、量化金融与企业家之路 205
ttwick创始人/数据科学家Luis Sanchez
第 20章 美国总统竞选就像物理科学一样 216
Civis Analytics数据科学家Michelangelo D’agostino
第 21章 培养数据感觉的重要性 226
LinkedIn数据科学家主任Michael Hochster
第 22章 数据挖掘、数据产品与企业家精神 240
Bento Labs联合创始人/CTO Kunal Punera
第 23章 从战争建模到增强智能 256
Quid联合创始人/CTO Sean Courley
第 24章 如何创建新颖的数据产品和公司 277
Intuit数据科学家主任Jonathan Goldman
第 25章 从本科生到数据科学家 284
Quora数据科学家William Chen
— Harlan Harris
博士,数据科学教育咨询委员会主任
“作为一名数据科学家,我很喜欢本书提供的深度访谈,其中涵盖了数据科学领域的学习途径、应用开发,以及如何构建数据驱动的文化和团队……我觉得从入门新手到多年行家都能从中受益匪浅。”
— Ferris Jumah,Linkedin
数据科学家
“我很喜欢这本书,其中的每一篇采访都有一个精彩的故事,告诉我们这些数据科学家是怎么利用数据的……而
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