书籍摘要

《数据科学实战》（Doing Data Science）是由Rachel Schutt和Cathy O'Neil合著的一本数据科学领域的实战指南，由人民邮电出版社于2015年3月出版。本书基于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义编写而成，旨在帮助读者全面了解数据科学的理论与实践，掌握从数据处理到模型构建、再到结果可视化的全流程技能。

作者简介

Rachel Schutt是美国新闻集团旗下数据科学部门的高级副总裁，拥有哥伦比亚大学博士学位，曾在谷歌研究院工作多年。她也是哥伦比亚大学数据科学及工程研究所的教育委员会发起者之一。Cathy O'Neil是纽约初创公司的数据科学家，拥有哈佛大学数学博士学位，曾在对冲基金公司D.E. Shaw担任金融师，并运营个人博客mathbabe.org。

内容简介

本书内容丰富，覆盖了数据科学的多个核心领域。全书共分为16章，从数据科学的基础概念入手，逐步深入到统计推断、机器学习算法、数据可视化、社交网络分析、因果关系研究等高级主题。书中不仅介绍了数据科学的理论框架，还通过大量实际案例展示了如何将理论应用于解决现实问题。

• 在第1章中，作者探讨了数据科学的定义、现状和历史背景，分析了数据科学与大数据之间的关系，并讨论了数据科学家的多学科知识结构。

• 第2章聚焦于统计推断和探索性数据分析，强调了数据科学工作流程的重要性。

• 第3章至第5章深入介绍了机器学习算法，包括线性回归、k近邻模型、朴素贝叶斯模型等，并通过案例展示了如何应用这些算法解决实际问题。

• 第6章至第8章探讨了时间戳数据、金融建模和推荐系统等主题，展示了数据科学在不同领域的应用。

• 第9章和第10章分别介绍了数据可视化和社交网络分析，强调了数据可视化在传达分析结果中的关键作用。

• 第11章至第13章讨论了因果关系研究、流行病学和数据竞赛中的数据泄漏问题，帮助读者理解数据科学中的伦理和方法论挑战。

• 第14章介绍了数据工程中的MapReduce、Pregel和Hadoop等技术，探讨了如何处理大规模数据集。第15章通过学生的案例分享，展示了数据科学的学习路径和实践经验。最后，第16章展望了数据科学的未来发展方向，并为读者提供了职业发展的建议。

适用读者

本书适合所有希望通过数据分析解决问题的人，包括数据科学家、金融工程师、统计学家、物理学家、学生及其他对数据科学感兴趣的人。书中内容既适合有一定统计和编程基础的读者深入学习，也适合初学者作为入门读物。

特色与价值

《数据科学实战》的最大特色在于其实战性和多学科视角。书中不仅介绍了数据科学的理论基础，还通过大量实际案例展示了如何将理论应用于解决现实问题。此外，书中还提供了丰富的补充阅读材料和代码示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。

总之，《数据科学实战》是一本全面、深入且实用的数据科学指南，无论是对于希望深入了解数据科学的读者，还是正在从事相关工作的专业人士，都是一本不可多得的参考书。