數(shù)據(jù)科學家訪談錄

定　價：￥69.00

作　者：	[美] 單研（Carl Shan），陳子蔚（William Chen），汪強明（Henry Wang），宋邁思（Max Song）著；田原，劉奕譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	計算機?網(wǎng)絡項目管理 IT人文

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ISBN：	9787115470911	出版時間：	2018-02-01	包裝：	平裝
開本：	小16開	頁數(shù)：	290	字數(shù)：

內容簡介

　　數(shù)據(jù)科學正在對商業(yè)、教育、能源、軟件與互聯(lián)網(wǎng)等各行各業(yè)產(chǎn)生深遠的影響并貢獻巨大的價值。作為21世紀誘人的職業(yè)，數(shù)據(jù)科學家既有巨大市場需求的潛力，又面臨著高難度的學習路徑的挑戰(zhàn)。本書選取世界知名的25位數(shù)據(jù)科學家進行了深度的訪談，從不同的視角和維度，將他們的智慧、經(jīng)驗、指導和建議凝聚成冊。每一篇訪談都是一次深度的交流，涵蓋了這些數(shù)據(jù)科學家從菜鳥起步，運用各種知識武裝和充實自己，一直到成為一名卓有成效的數(shù)據(jù)科學家的全過程。通過閱讀本書中的訪談，讀者可以形成對數(shù)據(jù)科學的宏觀認識和了解，更深刻地認識和體驗數(shù)據(jù)科學家的角色，并且從這些前輩的過往經(jīng)歷中學到寶貴的知識和經(jīng)驗以應用于自身的成長和事業(yè)中。本書適合有志于成為數(shù)據(jù)科學家的人、正在從事數(shù)據(jù)科學相關工作的人、數(shù)據(jù)科學團隊的領導和企業(yè)家以及商業(yè)人士參考，也適合對數(shù)據(jù)感興趣的普通讀者閱讀。

作者簡介

　　Carl Shan 于2014年在芝加哥大學Eric & Wendy Schmidt數(shù)據(jù)科學學會擔任數(shù)據(jù)科學家，用數(shù)據(jù)模型協(xié)助非營利組織的工作。他以優(yōu)異的成績畢業(yè)于加州大學伯克利分校并獲得了統(tǒng)計學學位。他目前在加州圣馬特奧的Nueva學校教授機器學習和計算機科學。Henry Wang 目前在倫敦，在一家專注于轉型工作的金融公司工作。閑暇時，他喜歡參與諸如Numer.ai這樣的數(shù)據(jù)科學競賽，并且對基于隨機梯度的機器學習優(yōu)化算法很感興趣。他擁有加州大學伯克利分校的統(tǒng)計學學位。William Chen 是Quora的數(shù)據(jù)科學經(jīng)理，他在那里幫助公司發(fā)展壯大并與世界分享知識。他參與本書的寫作，分享了數(shù)據(jù)科學家的故事，以幫助那些想要進入這個行業(yè)的人。William擁有哈佛大學的統(tǒng)計學學士和應用數(shù)學碩士學位。Max Song 曾在Ayasdi擔任數(shù)據(jù)科學家，他也是Neurocurious（后來被Vium收購）公司的聯(lián)合創(chuàng)始人。Max擁有布朗大學（Brown University）的應用數(shù)學和生物學學士學位、清華大學蘇世民學院（Schwarzman College）的碩士學位，他是蘇世民學院的首屆學生之一。他目前在香港的一家家族公司從事研究和投資。

圖書目錄

第 1章　重要問題的取舍 1
RelateIQ產(chǎn)品部副總裁DJ Patil
第 2章　在成為成功的數(shù)據(jù)科學家之際 14
Fast Forward Labs創(chuàng)始人Hillary Mason
第3章　無處不在的軟件開始用數(shù)據(jù)重構這個世界 25
Data Wrangling核心數(shù)據(jù)科學家Pete Skomoroch
第4章　學術期刊中的數(shù)據(jù)科學 40
《紐約時報》數(shù)據(jù)科學家Mike Dewar
第5章　通過數(shù)據(jù)傾聽你的客戶 50
Airbnb數(shù)據(jù)主管Riley Newman
第6章　建立你自己的數(shù)據(jù)科學課程表 58
Mattermark數(shù)據(jù)主管Clare Corthell
第7章　均方誤差根無法解決所有社會難題 67
Project Florida數(shù)據(jù)主管Drew Conway
第8章　軟件工匠學堂、軟件工程及產(chǎn)品 80
Uber數(shù)據(jù)科學主管Kevin Novak
第9章　從天體物理到數(shù)據(jù)科學 89
Square數(shù)據(jù)科學家Chris Moody
第 10章　數(shù)據(jù)科學中軟件工程的重要性 101
Facebook數(shù)據(jù)工程師Erich Owen
第 11章　彌合領域的鴻溝：從生物信息到數(shù)據(jù)科學 108
Ayasdi數(shù)據(jù)科學家Eithon Cadag
第 12章　如何鍛煉數(shù)據(jù)科學技能 123
Intuit數(shù)據(jù)科學家&創(chuàng)新George Roumeliotis
第 13章　科學、工程和數(shù)據(jù)科學的交織 132
Palantir數(shù)據(jù)科學家Diane Wu
第 14章　從高頻交易到驅動個性化教育 140
Khan Academy 數(shù)據(jù)科學主管Jace Kohlmeier
第 15章　針對數(shù)據(jù)科學與演講能力的教育 150
哈佛大學應用統(tǒng)計學教授Joe Blitzstein
第 16章　數(shù)據(jù)科學不是Kaggle競賽 162
MailChimp科學家Jonh Foreman
第 17章　數(shù)學、自謙以及成為更好的程序員 182
Cloudera數(shù)據(jù)科學主任Josh Wills
第 18章　數(shù)據(jù)科學和學術界 195
UCSD計算神經(jīng)科學教授，前Uber數(shù)據(jù)布道師Bradley Voytek
第 19章　數(shù)據(jù)科學家的學術、量化金融與企業(yè)家之路 205
ttwick創(chuàng)始人/數(shù)據(jù)科學家Luis Sanchez
第 20章　美國總統(tǒng)競選就像物理科學一樣 216
Civis Analytics數(shù)據(jù)科學家Michelangelo D’agostino
第 21章　培養(yǎng)數(shù)據(jù)感覺的重要性 226
LinkedIn數(shù)據(jù)科學家主任Michael Hochster
第 22章　數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)產(chǎn)品與企業(yè)家精神 240
Bento Labs聯(lián)合創(chuàng)始人/CTO Kunal Punera
第 23章　從戰(zhàn)爭建模到增強智能 256
Quid聯(lián)合創(chuàng)始人/CTO Sean Courley
第 24章　如何創(chuàng)建新穎的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和公司 277
Intuit數(shù)據(jù)科學家主任Jonathan Goldman
第 25章從本科生到數(shù)據(jù)科學家 284
Quora數(shù)據(jù)科學家William Chen