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[文学|艺术] 《数据天才》2017年6.8分pdf电子书

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    [LV.7]常住居民III

    发表于 2019-9-24 19:23:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    PDF电子书资源-《数据天才》2017年6.8分pdf电子书(1)

    PDF电子书:数据天才:数据科学家修炼之道

    PDF电子书作者:【美】Vincent Granville

    出版社:电子工业出版社

    PDF电子书副标题:Developing Analytic Talent: Becoming a Data Scientist

    出版年:2017年

    PDF书籍页数:356

    格式:pdf电子书

    ISBN:9787121308833

    内容简介:
        这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”,它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。

       《数据天才:数据科学家修炼之道》有3个组成部分:一是多层次地讨论数据科学是什么,以及数据科学涉及哪些其他学科;二是数据科学的技术应用层面,包括教程和案例研究;三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。《数据天才:数据科学家修炼之道》中有很多职业和培训相关资源(如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API),所以借助《数据天才:数据科学家修炼之道》,你现在就可以开始数据科学实践,并快速地提升你的职业水平。

        《数据天才:数据科学家修炼之道》是写给数据科学家和相关专业人士的(如业务分析师、计算机科学家、软件工程师、数据工程师和统计学家),也适合有兴趣转投大数据科学事业的人阅读。





    作者简介:
    Vincent Granville博士是一名富有远见的数据科学家,有 15 年大数据、预测建模、数字分析和业务分析的经验。Vincent 在评分技术、欺诈检测和网络流量优化及增长等领域,是举世公认的权威专家。在过去的 10 年中,他曾与 Visa 一起研究实时信用卡欺诈检测,与CNET一起研究广告组合优化,与Microsoft(微软公司)一起研究“改变点检测”,与Wells Fargo(富国银行)一起研究在线用户体验,与InfoSpace一起研究搜索智能,与eBay一起研究自动竞价,与各大搜索引擎、广告网络和大型广告客户一起研究点击欺诈检测。Vincent 也管理着LinkedIn上最大的“大数据及分析数据科学家”小组,该小组拥有超过100 000名成员。



    目录:

    第1章 数据科学是什么 1
    -真伪数据科学对比 2
    - - 伪数据科学的两个例子 5
    - - 新大学的面貌 7
    -数据科学家 10
    - - 数据科学家与数据工程师 10
    - - 数据科学家与统计学家 12
    - - 数据科学家与业务分析师 13
    -13个真实世界情景中的数据科学应用 14
    - - 情景1:国家对烈性酒销售的垄断结束后,DUI(酒后驾驶)逮捕量减少 15
    - - 情景2:数据科学与直觉 17
    - - 情景3:数据故障将数据变成乱码 19
    - - 情景4:异常空间的回归 21
    - - 情景5:分析与诱导在提升销量上有何不同价值 22
    - - 情景6:关于隐藏数据 24
    - - 情景7:汽油中的铅会导致高犯罪率。真的吗 25
    - - 情景8:波音787(梦幻客机)问题 26
    - - 情景9:NLP的7个棘手句子 27
    - - 情景10:数据科学家决定着我们所吃的食品 28
    - - 情景11:用较好的相关性增加亚马逊的销售量 30
    - - 情景12:检测Facebook上的假档案或假“喜欢”数 32
    - - 情景13:餐厅的分析 33
    -数据科学的历史、开拓者和现代趋势 33
    - - 统计学将会复兴 34
    - - 历史与开拓者 36
    - - 现代的趋势 38
    - - 最近的问答讨论 40
    -总结 44
    第2章 大数据的独特性 45
    -两个大数据的问题 45
    - - 大数据“诅咒” 45
    - - 数据快速流动问题 50
    -大数据技术示例 56
    - - 大数据问题是数据科学所面临挑战的缩影 56
    - - 大规模数据集的聚类和分类 58
    - - 1亿行的Excel 63
    -MapReduce不能做什么 67
    - - 问题 67
    - - 3种解决方案 68
    - - 结论:何时使用MapReduce 69
    -沟通问题 70
    -数据科学:统计学的终结 72
    - - 8种最差的预测建模技术 72
    - - 把计算机科学、统计学和行业专业知识结合在一起 74
    -大数据生态系统 78
    -总结 79
    第3章 成为一名数据科学家 80
    -数据科学家的主要特征 80
    - - 数据科学家的职能 80
    - - 横向与纵向数据科学家 83
    -数据科学家的类型 86
    - - 伪数据科学家 86
    - - 自学成才的数据科学家 86
    - - 业余数据科学家 87
    - - 极限数据科学家 89
    -数据科学家人群特征 90
    -数据科学方面的培训 91
    - - 大学课程 91
    - - 公司和协会培训项目 95
    - - 免费培训项目 96
    -数据科学家职业道路 98
    - - 独立顾问 98
    - - 创业者 105
    -总结 118
    第4章 数据科学的技术(I) 119
    -新型指标 120
    - - 优化数字营销活动的指标 121
    - - 欺诈检测的指标 122
    -选择合适的分析工具 124
    - - 分析软件 124
    - - 可视化工具 125
    - - 实时产品 126
    - - 编程语言 128
    -可视化 128
    - - 用R生成数据视频 129
    - - 更复杂的视频 133
    -无模型的统计建模 134
    - - 无模型的统计建模是什么 135
    - - 该算法是如何工作的 135
    - - 源代码生成数据集 137
    -三类指标:中心性、波动性、颠簸性 137
    - - 中心性、波动性和颠簸性之间的关系 138
    - - 定义颠簸性 138
    - - 在Excel中计算颠簸性 139
    - - 使用颠簸系数 141
    -大数据的统计聚类 141
    -大数据的相关性和拟合度 143
    - - 一系列新的秩相关性 146
    - - 渐近分布与归一化 148
    - - -计算复杂度 152
    - - 计算q(n) 152
    - - 理论上的解决方案 155
    -结构系数 156
    -确定簇的数量 157
    - - 方法 157
    - - 例子 158
    -网络拓扑映射 159
    -安全通信:数据加密 163
    -总结 166
    第5章 数据科学的技术(II) 167
    -数据字典 168
    - - 什么是数据字典 168
    - - 建立数据字典 169
    -隐性决策树 169
    - - 实现方法 171
    - - 示例:互联网流量打分 173
    - - 结论 175
    -与模型无关的置信区间 175
    - - 方法 175
    - - 分析桥第一定理 176
    - - 应用 177
    - - 源代码 178
    -随机数 179
    -解决问题的4个办法 181
    - - 拥有超强直觉能力的业务分析师的直观法 182
    - - 软件工程师的蒙特卡洛模拟法 182
    - - 统计学家的统计建模方法 183
    - - 计算机科学家的大数据方法 183
    -因果关系和相关性 183
    -怎样检测因果关系 184
    -数据科学项目的生命周期 186
    -预测模型的错误 189
    -逻辑相关回归 191
    - - 变量之间的相互作用 191
    - - 一阶近似 191
    - - 二阶近似 193
    - - 用Excel进行回归分析 195
    -实验设计 196
    - - 有趣的指标 196
    - - 把患者分成不同的人群进行治疗 196
    - - 私人定制的治疗 197
    -分析即服务和应用程序接口 198
    - - 工作原理 199
    - - 实施案例 199
    - - 关键词相关的API的源代码 200
    -其他主题 204
    - - 当数据库改变时,保存好数值 204
    - - 优化网络爬虫 205
    - - 哈希连接 206
    - - 用于模拟簇的简单源代码 207
    -Hadoop和大数据的新型合成方差 208
    - - Hadoop和MapReduce的介绍 208
    - - 综合指标 209
    - - Hadoop、数值的和统计的稳定性 210
    - - 方差的抽象概念 211
    - - 一个新的大数据定理 213
    - - 平移不变性的度量标准 214
    - - 实现:通信和计算成本 214
    - - 最终意见 215
    -总结 215
    第6章 数据科学应用案例研究 217
    -股票市场 217
    - - 使回报率提高500%的模式 217
    - - 优化统计交易策略 220
    - - 股票交易的API:统计模型 222
    - - 股票交易的API:具体实现 225
    - - 股票市场模拟 226
    - - 些许数学知识 229
    - - 新趋势 231
    -加密 232
    - - 数据科学应用:隐写术 232
    - - 好的电子邮件加密 236
    - - 验证码破解 239
    -欺诈检测 240
    - - 点击欺诈 241
    - - 连续点击评分与二进制欺诈/非欺诈 242
    - - 数学模型与基准 244
    - - 虚假转化产生的偏差 245
    - - 一些误解 246
    - - 统计面临的挑战 246
    - - 点击评分优化关键词出价 247
    - - 组合优化自动快速的特征选择 249
    - - 特征的预测能力:交叉验证 250
    - - 勾连检测和僵尸网络的关联规则检测 254
    - - 模式检测的极值理论 255
    -数字分析 256
    - - 在线广告:到达率和频率的计算公式 256
    - - 电子邮件营销:提高300%的性能 257
    - - 在7天内优化关键词广告宣传活动 258
    - - 自动新闻提要优化 260
    - - 用bit-ly进行竞争情报分析 261
    - - 测量 Twitter 哈希标签(hashtag)的收益 263
    - - 用3个修补方法提升谷歌搜索 267
    - - 改进相关性的算法 270
    - - 广告循环问题 272
    -杂项 273
    - - 简单模型会获得更好的销售预测 273
    - - 更好的医疗欺诈检测 275
    - - 归因模型 276
    - - 预测陨石撞击 277
    - - 在路口停车场收集数据 281
    - - 数据科学的其他应用 282
    -总结 282
    第7章 踏上你的数据科学职业之路 283
    -面试问题 283
    - - 关于工作经验的问题 283
    - - 技术问题 285
    - - 一般性问题 286
    - - 关于数据科学项目的问题 288
    -测试你自己的视觉和分析思维 291
    - - 通过肉眼的检测模式 292
    - - 识别偏差 294
    - - 误导性的时间序列和随机游走 295
    -从统计学家到数据科学家 296
    - - 数据科学家也是统计从业人员 297
    - - 谁应该给数据科学家教统计学 298
    - - 雇佣问题 298
    - - 数据科学家与数据架构师密切合作 299
    - - 谁应该参与战略思考 299
    - - 两种类型的统计学家 300
    - - 大数据与取样 301
    -数据科学家的分类 302
    - - 数据科学最流行的技能集合 302
    - - LinkedIn上的顶级数据科学家 306
    -400个数据科学家职位头衔 309
    -薪酬调查 311
    - - 根据技能和位置的薪酬分类 312
    - - 创建自己的薪酬调查表 316
    -总结 317
    第8章 数据科学资源 318
    -专业资源 318
    - - 数据集 318
    - - 书籍 319
    - - 会议与组织 322
    - - 网站 324
    - - 概念定义 324
    -职业建设资源 327
    - - 招聘数据科学家的公司 328
    - - 数据科学招聘广告的样本 329
    - - 简历样本 329
    -总结 331


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    发表于 2019-9-24 19:23:44 | 显示全部楼层
    在撸一遍。。。
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    发表于 2019-9-24 20:26:31 | 显示全部楼层
    顶起顶起顶起...
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    发表于 2019-9-25 13:18:06 | 显示全部楼层
    长时间没来看了 ~~
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    发表于 2019-9-26 17:18:41 | 显示全部楼层
    我擦!我要沙发!
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    发表于 2019-9-26 23:10:48 | 显示全部楼层

    小白一个 顶一下
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    发表于 2019-9-30 14:43:46 | 显示全部楼层
    非常好,顶一下
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    发表于 2019-10-2 22:32:10 | 显示全部楼层
    我的啦嘿嘿
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    发表于 2019-10-4 04:53:24 | 显示全部楼层
    众里寻他千百度,蓦然回首在这里!
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    发表于 2019-10-4 05:55:11 | 显示全部楼层
    我去,好东西!
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