数据科学实战
冯凌秉, 王群锋 译
出版时间：2015年02月
页数：290
“这本书告诉我们什么是数据科学。”
“本书是进入数据科学领域的入门指南，它会告诉你干这一行哪些技能是必备的！”
“这本书既严谨，又非常通俗易懂。各种概念的讲解都提供了真实案例辅助理解。”
“本书汇集了行业翘楚的大量洞见。它不仅能让你全面把握这个新兴的领域，来自一线的实战经验也能让你迅速站在行业的前沿。”
大数据时代，人们越来越意识到数据在工作和生活中的重要性，数据科学家应运而生。面对媒体天花乱坠的炒作，怎么才能拨云见日，真正掌握这门跨学科利用数据的学问呢？这本脱胎于常春藤名校哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的实战手册能够给你一个满意的回答。
本书作者Rachel Schutt曾在谷歌研究院工作多年，现为美国新闻集团数据科学高级副总裁。她在哥伦比亚大学任教期间，广泛邀请了谷歌、微软、eBay及一些创业公司的数据科学家为学生授课，打破了所谓大学里教不出数据科学家的神话。这些讲座涵盖了上述公司及业界使用的最新算法、方法和模型。本书就是在这些一手资料基础上汇编而成的，它不仅可供不具备相关领域知识的初学者真正了解数据科学，而且也是熟悉线性代数、概率论、统计学、机器学习等主题的人士开阔视野、提升实战技能的优秀指南。
本书内容：
· 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
“本书是进入数据科学领域的入门指南，它会告诉你干这一行哪些技能是必备的！”
“这本书既严谨，又非常通俗易懂。各种概念的讲解都提供了真实案例辅助理解。”
“本书汇集了行业翘楚的大量洞见。它不仅能让你全面把握这个新兴的领域，来自一线的实战经验也能让你迅速站在行业的前沿。”
大数据时代，人们越来越意识到数据在工作和生活中的重要性，数据科学家应运而生。面对媒体天花乱坠的炒作，怎么才能拨云见日，真正掌握这门跨学科利用数据的学问呢？这本脱胎于常春藤名校哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的实战手册能够给你一个满意的回答。
本书作者Rachel Schutt曾在谷歌研究院工作多年，现为美国新闻集团数据科学高级副总裁。她在哥伦比亚大学任教期间，广泛邀请了谷歌、微软、eBay及一些创业公司的数据科学家为学生授课，打破了所谓大学里教不出数据科学家的神话。这些讲座涵盖了上述公司及业界使用的最新算法、方法和模型。本书就是在这些一手资料基础上汇编而成的，它不仅可供不具备相关领域知识的初学者真正了解数据科学，而且也是熟悉线性代数、概率论、统计学、机器学习等主题的人士开阔视野、提升实战技能的优秀指南。
本书内容：
· 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
- 前言
- 第1章 简介：什么是数据科学
- 1.1 大数据和数据科学的喧嚣
- 1.2 冲出迷雾
- 1.3 为什么是现在
- 1.4 数据科学的现状和历史
- 1.5 数据科学的知识结构
- 1.6 思维实验：元定义
- 1.7 什么是数据科学家
- 1.7.1 学术界对数据科学家的定义
- 1.7.2 工业界对数据科学家的定义
- 第2章 统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
- 2.1 大数据时代的统计学思考
- 2.1.1 统计推断
- 2.1.2 总体和样本
- 2.1.3 大数据的总体和样本
- 2.1.4 大数据意味着大胆的假设
- 2.1.5 建模
- 2.2 探索性数据分析
- 2.2.1 探索性数据分析的哲学
- 2.2.2 练习：探索性数据分析
- 2.3 数据科学的工作流程
- 2.4 思维实验：如何模拟混沌
- 2.5 案例学习：RealDirect
- 2.5.1 RealDirect是如何赚钱的
- 2.5.2 练一练：RealDirect公司的数据策略
- 第3章 算法
- 3.1 机器学习算法
- 3.2 三大基本算法
- 3.2.1 线性回归模型
- 3.2.2 k近邻模型（k-NN）
- 3.2.3 k均值算法
- 3.3 练习：机器学习算法基础
- 3.4 总结
- 3.5 思维实验：关于统计学家的自动化
- 第4章 垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理
- 4.1 思维实验：从实例中学习
- 4.1.1 线性回归为何不适用
- 4.1.2 k近邻效果如何
- 4.2 朴素贝叶斯模型
- 4.2.1 贝叶斯法则
- 4.2.2 个别单词的过滤器
- 4.2.3 直通朴素贝叶斯
- 4.3 拉普拉斯平滑法
- 4.4 对比朴素贝叶斯和k近邻
- 4.5 Bash代码示例
- 4.6 网页抓取：API和其他工具
- 4.7 Jake的练习题：文章分类问题中的朴素贝叶斯模型
- 第5章 逻辑回归
- 5.1 思维实验
- 5.2 分类器
- 5.2.1 运行时间
- 5.2.2 你自己
- 5.2.3 模型的可解释性
- 5.2.4 可扩展性
- 5.3 逻辑回归：一个来自M6D的真实案例研究
- 5.3.1 点击模型
- 5.3.2 模型背后
- 5.3.3 α和β的参数估计
- 5.3.4 牛顿法
- 5.3.5 随机梯度下降法
- 5.3.6 操练
- 5.3.7 模型评价
- 5.4 练习题
- 第6章 时间戳数据与金融建模
- 6.1 Kyle Teague与GetGlue公司
- 6.2 时间戳
- 6.2.1 探索性数据分析（EDA）
- 6.2.2 指标和新变量
- 6.2.3 下一步怎么做
- 6.3 轮到Cathy O’Neill了
- 6.4 思维实验
- 6.5 金融建模
- 6.5.1 样本期内外以及因果关系
- 6.5.2 金融数据处理
- 6.5.3 对数收益率
- 6.5.4 实例：标准普尔指数
- 6.5.5 如何衡量波动率
- 6.5.6 指数平滑法
- 6.5.7 金融模型的反馈
- 6.5.8 聊聊回归模型
- 6.5.9 先验信息量
- 6.5.10 一个小例子
- 6.6 练习：GetGlue提供的时间戳数据
- 第7章 从数据到结论
- 7.1 William Cukierski
- 7.1.1 背景介绍：数据科学竞赛
- 7.1.2 背景介绍：众包模式
- 7.2 Kaggle模式
- 7.2.1 Kaggle的参赛者
- 7.2.2 Kaggle的客户
- 7.3 思维实验：关于作业自动评分系统
- 7.4 特征选择
- 7.4.1 例子：留住用户
- 7.4.2 过滤型
- 7.4.3 包装型
- 7.4.4 决策树与嵌入型变量选择
- 7.4.5 熵
- 7.4.6 决策树算法
- 7.4.7 如何在决策树模型中处理连续性变量
- 7.4.8 随机森林
- 7.4.9 用户黏性：模型的预测能力与可解释性
- 7.5 David Huffaker：谷歌社会学研究的新方法
- 7.5.1 从描述性统计到预测模型
- 7.5.2 谷歌的社交研究
- 7.5.3 隐私保护
- 7.5.4 思维实验：如何消除用户的顾虑
- 第8章 构建面向大量用户的推荐引擎
- 8.1 一个真实的推荐引擎
- 8.1.1 最近邻算法回顾
- 8.1.2 最近邻模型的已知问题
- 8.1.3 超越近邻模型：基于机器学习的分类模型
- 8.1.4 高维度问题
- 8.1.5 奇异值分解（SVD）
- 8.1.6 关于SVD的重要特性
- 8.1.7 主成分分析（PCA）
- 8.1.8 交替最小二乘法
- 8.1.9 固定矩阵V，更新矩阵U
- 8.1.10 关于这些算法的一点思考
- 8.2 思维实验：如何过滤模型中的泡沫
- 8.3 练习：搭建自己的推荐系统
- 第9章 数据可视化与欺诈侦测
- 9.1 数据可视化的历史
- 9.1.1 Gabriel Tarde
- 9.1.2 Mark的思维实验
- 9.2 到底什么是数据科学
- 9.2.1 Processing
- 9.2.2 Franco Moretti
- 9.3 一个数据可视化的方案实例
- 9.4 Mark的数据可视化项目
- 9.4.1 《纽约时报》大厅里的可视化：Moveable Type
- 9.4.2 屏幕上的生命：Cascade可视化项目
- 9.4.3 Cronkite广场项目
- 9.4.4 eBay 与图书网购
- 9.4.5 公共剧场里的“莎士比亚机”
- 9.4.6 这些展览的目的是什么
- 9.5 数据科学和风险
- 9.5.1 关于Square公司
- 9.5.2 支付风险
- 9.5.3 模型效果的评估问题
- 9.5.4 建模小贴士
- 9.6 数据可视化在Square
- 9.7 Ian的思维实验
- 9.8 关于数据可视化
- 第10章 社交网络与数据新闻学
- 10.1 Morning Analytics与社交网络
- 10.2 社交网络分析
- 10.3 关于社交网络分析的相关术语
- 10.3.1 如何衡量向心性
- 10.3.2 使用哪种向心性测度
- 10.4 思维实验
- 10.5 Morningside Analytics
- 10.6 从统计学的角度看社交网络分析
- 10.6.1 网络的表示方法与特征值向心度
- 10.6.2 随机网络的第一个例子：Erdos-Renyi模型217
- 10.6.3 随机网络的第二个例子：指数随机网络图模型
- 10.7 数据新闻学
- 10.7.1 关于数据新闻学的历史回顾
- 10.7.2 数据新闻报告的写作：来自专家的建议
- 第11章 因果关系研究
- 11.1 相关性并不代表因果关系
- 11.1.1 对因果关系提问
- 11.1.2 干扰因子：一个关于在线约会网站的例子
- 11.2 OK Cupid的发现
- 11.3 黄金准则：随机化临床实验
- 11.4 A/B测试
- 11.5 退一步求其次：关于观察性研究
- 11.5.1 辛普森悖论
- 11.5.2 鲁宾因果关系模型
- 11.5.3 因果关系的可视化
- 11.5.4 定义：因果关系
- 11.6 三个小建议
- 第12章 流行病学
- 12.1 Madigan的学术背景
- 12.2 思维实验
- 12.3 统计学在现代
- 12.4 医学文献与观察性研究
- 12.5 分层法不解决干扰因子的问题
- 12.6 就没有更好的办法吗
- 12.7 研究性实验（OMOP）
- 12.8 最后的思维实验
- 第13章 从竞赛中学到的：数据泄漏和模型评价
- 13.1 Claudia作为数据科学家的知识结构
- 13.1.1 首席数据科学家的生活
- 13.1.2 作为一名女数据科学家
- 13.2 数据挖掘竞赛
- 13.3 如何成为出色的建模者
- 13.4 数据泄漏
- 13.4.1 市场预测
- 13.4.2 亚马逊案例学习：出手阔绰的顾客
- 13.4.3 珠宝抽样问题
- 13.4.4 IBM客户锁定
- 13.4.5 乳腺癌检测
- 13.4.6 预测肺炎
- 13.5 如何避免数据泄漏
- 13.6 模型评价
- 13.6.1 准确度重要吗
- 13.6.2 概率的重要性，不是非0即1
- 13.7 如何选择算法
- 13.8 最后一个例子
- 13.9 临别感言
- 第14章 数据工程：MapReduce、Pregel、Hadoop
- 14.1 关于David Crawshaw
- 14.2 思维实验
- 14.3 MapReduce
- 14.4 单词频率问题
- 14.5 其他MapReduce案例
- 14.6 Pregel
- 14.7 关于Josh Wills
- 14.8 思维实验
- 14.9 给数据科学家的话
- 14.9.1 数据丰富和数据匮乏
- 14.9.2 设计模型
- 14.10 算算Hadoop的经济账
- 14.10.1 Hadoop简介
- 14.10.2 Cloudera
- 14.11 Josh的工作流程
- 14.12 如何开始使用Hadoop
- 第15章 听听学生们怎么说
- 15.1 重在过程
- 15.2 不再简单
- 15.3 援助之手
- 15.4 殊途同归
- 15.5 逢山开路，遇水架桥
- 15.6 作品展示
- 第16章 下一代数据科学家、自大狂和职业道德
- 16.1 前面都讲了些什么
- 16.2 什么是数据科学（再问一次）
- 16.3 谁是下一代的数据科学家
- 16.3.1 成为解决问题的人
- 16.3.2 培养软技能
- 16.3.3 成为提问者
- 16.4 做一个有道德感的数据科学家
- 16.5 对于职业生涯的建议
书名：数据科学实战
作者：Rachel Schutt, Cathy O’Neil 著
译者：冯凌秉, 王群锋 译
国内出版社：人民邮电出版社
出版时间：2015年02月
页数：290
书号：978-7-115-38349-5
原版书书名：Doing Data Science
原版书出版商：O'Reilly Media
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