学校图书馆看到的一本书，书名很吸引人，并且只有300来页，便借来阅读。 感觉作者想表达的很多，想从零开始娓娓道来，想从哲学到科学再到哲学，想从完整地去叙述数据科学的前世今生，体系，但是毕竟篇幅有限，能力有限（仅个人认为，因为书中大量百度百科的引用实在是让人怀疑作者的严谨态度）。 若是作者能从初心出发，按照自己的思路花十年时间，写成几卷，那想必是一本经典。然而滂沱的开篇与野心最终写成了快餐。 内容方面，如果说是因为篇幅问题，不能深入，那么不是作者的问题。但是篇幅安排则是作者的责任了。需要深入叙述的草草了之，人尽皆知的却详细叙述，但是又缺乏独到见解。尤其是14，15，16章，用30页讲完了数据统计，数据建模与数据可视化，内容的深度可想而知。然而这些东西只讲广度看完等于白看。 尤其是第18章，简直了，贴了大量重复代码（比如数据库操作，完全可以先封装一个类），keras的输出居然也贴，还贴好几次！代码的质量和风格更是不忍直视，严重怀疑作者有10年以上IT经验！ 训练的时候居然用测试集准确度调参！测试集只能用一次这是基本常识好吗！调参用验证集！ 总之，如果真的想入门数据科学，还是从比较经典的教科书级别的书籍开始吧，相信会比看这本书来的更加实在。 内容介绍 作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以尤为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。《数据科学家养成手册》从众多先贤及科学家的轶事讲起，以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学所应关注的要点，然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实，从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。《数据科学家养成手册》并不以高深的数学理论研究作为目的，也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络，而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗，并试着从中悟出一些道理。 《数据科学家养成手册》适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人，初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人，产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程师等对数据分析工作敏感的人，以及所有对数据科学感兴趣并希望逐步深入了解数据科学知识体系的人阅读。 目录 第1章 什么是科学家 第2章 什么是科学 23 第3章 数据与数学 28 第4章 数据科学的使命 38 第5章 矛盾的世界 59 第6章 实验和哲学 68 第7章 辩证思维 74 第8章 统计学 86 第9章 信息论 109 第10章 混沌论 127 第11章 算法学 139 第12章 数据采集 198 第13章 数据存储 213 第14章 数据统计 230 第15章 数据建模 239 第16章 数据可视化与分析 247 第17章 数据决策 264 第18章 案例分析 272 第19章 与本书相关内容的问与答 326
评论区