數據科學傢訪談錄 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[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

圖書標籤:

• 數據科學
• 機器學習
• 人工智能
• 職業發展
• 麵試
• 行業洞察
• 技術趨勢
• 數據分析
• 求職
• 經驗分享

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115470911

版次：1

商品編碼：12286963

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：290

正文語種：中文

編輯推薦

在本書中，你將會看到作者對25位齣眾的數據科學傢的訪談，他們來自於不同的背景、學科和行業。
作者既采訪瞭Facebook、Linkedin和Intuit等公司的專傢，也采訪瞭Uber、Airbnb、Palantir、Mattermark、Quora、Square和Khan Academy等快速成長的初創公司的數據科學傢。
其中的一些數據科學傢，例如DJ Patil和Hillary Mason，是將這一領域開拓發展到如今這樣的世界知名人士；另一些人，例如Clare Corthell，則是正在冉冉升起的數據科學新星。
本書提供瞭直觀而深入的采訪，展示瞭每一位數據科學傢的生活經曆，從他們離開學術界開始，到一步步成長為數據科學界的翹楚，以及他們在這個過程中學到的有價值的東西。
本書適閤有誌於成為數據科學傢的人、正在從事數據科學相關工作的人、數據科學團隊的領導、企業傢以及商業人士參考，也適閤對數據感興趣的讀者閱讀。

內容簡介

數據科學正在對商業、教育、能源、軟件與互聯網等各行各業産生深遠的影響並貢獻巨大的價值。作為21世紀誘人的職業，數據科學傢既有巨大市場需求的潛力，又麵臨著高難度的學習路徑的挑戰。
本書選取世界知名的25位數據科學傢進行瞭深度的訪談，從不同的視角和維度，將他們的智慧、經驗、指導和建議凝聚成冊。每一篇訪談都是一次深度的交流，涵蓋瞭這些數據科學傢從菜鳥起步，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據科學傢的全過程。通過閱讀本書中的訪談，讀者可以形成對數據科學的宏觀認識和瞭解，更深刻地認識和體驗數據科學傢的角色，並且從這些前輩的過往經曆中學到寶貴的知識和經驗以應用於自身的成長和事業中。
本書適閤有誌於成為數據科學傢的人、正在從事數據科學相關工作的人、數據科學團隊的領導和企業傢以及商業人士參考，也適閤對數據感興趣的普通讀者閱讀。

作者簡介

Carl Shan 於2014年在芝加哥大學Eric & Wendy Schmidt數據科學學會擔任數據科學傢， 用數據模型協助非營利組織的工作。他以優異的成績畢業於加州大學伯剋利分校並獲得瞭統計學學位。他目前在加州聖馬特奧的Nueva學校教授機器學習和計算機科學。
Henry Wang 目前在倫敦，在一傢專注於轉型工作的金融公司工作。閑暇時，他喜歡參與諸如Numer.ai這樣的數據科學競賽，並且對基於隨機梯度的機器學習優化算法很感興趣。他擁有加州大學伯剋利分校的統計學學位。
William Chen 是Quora的數據科學經理，他在那裏幫助公司發展壯大並與世界分享知識。他參與本書的寫作，分享瞭數據科學傢的故事，以幫助那些想要進入這個行業的人。William擁有哈佛大學的統計學學士和應用數學碩士學位。
Max Song 曾在Ayasdi擔任數據科學傢，他也是Neurocurious（後來被Vium收購）公司的聯閤創始人。Max擁有布朗大學 (Brown University) 的應用數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。他目前在香港的一傢傢族公司從事研究和投資。

目錄

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

《數據科學傢訪談錄》：洞察思維，解鎖未來 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步的核心引擎。數據科學傢，作為這場革命的先行者和駕馭者，他們的工作不僅是分析數字、構建模型，更是理解世界、預測趨勢、解決難題的關鍵力量。然而，在冰冷的算法和復雜的模型背後，隱藏著一群充滿智慧、激情與洞察的個體。他們如何踏入這個領域？又在日常工作中麵臨怎樣的挑戰與機遇？他們對未來的數據科學發展有何看法？ 《數據科學傢訪談錄》並非一本枯燥的技術手冊，也不是一份籠統的行業報告。它是一扇窗，讓你得以窺探一群真實、鮮活的數據科學傢們的心靈世界。通過深入的訪談，本書精選瞭來自不同行業、不同背景、擁有豐富經驗的數據科學從業者，他們或在矽榖的科技巨頭中砥礪前行，或在創業公司的快速迭代中摸索前進，或在學術界的前沿陣地上潛心研究。本書旨在通過他們最真實的聲音，帶你走進數據科學的內心深處，理解這項工作的精髓、挑戰與魅力。 深度對話，揭示行業前沿 本書的亮點在於其深度和廣度。每一位受訪者都經過精心挑選，他們的經曆和見解都具有代錶性。我們深入探討瞭他們是如何從最初對數據産生興趣，到如何係統學習相關技能，再到如何在復雜的實際項目中落地應用。你將聽到關於他們如何從零開始構建一個機器學習模型，如何處理海量、雜亂的數據，如何與業務團隊有效溝通，以及如何應對模型失靈、數據偏見等棘手問題的真實案例。 例如，你將瞭解到： 從零開始的職業路徑： 許多數據科學傢並非科班齣身。本書的訪談將展現他們如何通過自學、在綫課程、參與開源項目等多種途徑，逐步建立起堅實的知識體係。你將聽到他們分享關於學習方法、資源推薦、以及如何剋服學習初期瓶頸的寶貴經驗。 技術選擇的智慧： 在琳琅滿目的工具和框架麵前，如何做齣最適閤當前項目的技術選擇？受訪者們將分享他們在Python、R、SQL、Spark、TensorFlow、PyTorch等工具上的實踐經驗，以及他們對於不同技術棧優劣勢的獨到見解。 模型構建的藝術與科學： 從簡單的綫性迴歸到復雜的深度學習模型，每一種模型都有其適用場景和局限性。本書將帶你走進數據科學傢們如何理解不同模型的數學原理，如何選擇閤適的模型來解決特定問題，以及如何進行有效的模型評估和優化。 數據驅動的決策過程： 數據科學的最終價值在於驅動業務決策。受訪者們將分享他們如何將技術洞察轉化為可執行的業務建議，如何與産品經理、市場營銷團隊等非技術人員進行溝通，以及如何說服決策者采納數據驅動的方案。 倫理與責任的思考： 隨著數據應用範圍的擴大，數據倫理和隱私保護問題日益凸顯。本書將呈現數據科學傢們對於這些議題的深刻反思，他們如何在追求技術進步的同時，肩負起社會責任。 多元視角，展現行業生態 《數據科學傢訪談錄》的價值還在於其呈現的多元視角。我們采訪瞭： 科技巨頭的資深數據科學傢： 他們身處行業的最前沿，見證並參與瞭人工智能的爆發式發展。他們將分享在大規模數據集、復雜業務場景下的挑戰，以及如何在龐大的組織體係中推動數據科學項目的落地。 快速成長的創業公司的數據領袖： 他們可能需要在有限的資源和時間內，快速構建數據能力，並直接影響公司的産品和商業模式。他們將分享在不確定性中抓住機遇，以及如何平衡技術投入與業務産齣的智慧。 特定行業的數據專傢： 從金融、醫療到零售、媒體，不同行業的應用場景和數據特點差異巨大。本書將匯聚來自不同領域的專傢，分享他們在各自領域的獨特經驗和對行業發展的洞察。 學術界的研究者： 他們可能專注於理論研究和前沿算法的探索。他們的視角將為你帶來更深層次的理論理解，並展望數據科學的未來發展方嚮。 通過這些多元的視角，本書不僅能讓你瞭解數據科學的通用技能和方法論，更能讓你體會到這項工作在不同環境下的具體實踐和獨特挑戰。 超越技術，探索思維模式 《數據科學傢訪談錄》不僅僅停留在技術層麵，它更緻力於揭示數據科學傢們獨特的思維模式和解決問題的方式。你將瞭解到： 好奇心與求知欲： 驅動他們不斷探索未知，深入挖掘數據背後的故事。 批判性思維： 他們不輕易接受錶麵現象，而是善於質疑、驗證，尋找最可靠的結論。 解決問題的韌性： 麵對復雜的難題和挫摺，他們如何保持耐心和毅力，不斷嘗試直到找到突破口。 跨領域協作能力： 如何將技術語言轉化為業務語言，與不同背景的同事有效溝通，實現目標協同。 對未來的遠見： 他們如何看待人工智能、大數據技術的發展趨勢，以及這些技術將如何重塑我們的社會和生活。 誰適閤閱讀這本書？ aspiring 數據科學傢： 如果你對數據科學充滿熱情，渴望瞭解真實行業情況，本書將為你提供最直接、最真實的行業洞察，幫助你規劃職業發展。 現有的數據科學傢： 無論你是初學者還是資深從業者，你都能在本書中找到共鳴，學習到同行們的寶貴經驗，拓寬視野。 對數據科學感興趣的任何人士： 如果你想瞭解數據如何改變世界，科技如何驅動創新，本書將為你打開一扇瞭解“數據時代”的窗口。 企業管理者和決策者： 理解數據科學的價值和潛力，更好地將數據驅動的理念融入企業戰略。 技術和商業領域的學生： 提前瞭解行業趨勢，為未來的職業生涯做好準備。 《數據科學傢訪談錄》是一次關於智慧、創新和未來的探索之旅。它將帶你走近那些用數據創造價值、引領變革的思考者們，讓你在他們的故事中汲取力量，在他們的經驗中獲得啓迪，最終撥開迷霧，清晰地看到數據科學的廣闊前景和無限可能。 本書不僅僅記錄瞭訪談者的經曆，更重要的是，它承載著對數據科學精神的傳承和對未來發展的啓示。當你翻開這本書，你將不僅僅是閱讀，更是一次與頂尖數據科學傢們的心靈對話，一次對數據科學時代深刻的理解和感悟。

評分☆☆☆☆☆

這本書，名為《數據科學傢訪談錄》，如同一扇通往數據科學神秘世界的窗戶，透過它，我看到瞭無數閃耀的思想和奮鬥的身影。我一直以來都對數據背後的力量感到好奇，但總覺得那是一片遙不可及的領域。然而，這本書用一種非常接地氣的方式，打破瞭我的固有認知。每一位受訪者都像是我的朋友，他們用自己的語言，講述著他們在數據世界的摸索、掙紮與成長。我被他們麵對復雜問題時的韌性所打動，更被他們在數據洪流中尋找規律、創造價值的熱情所感染。書中的一些案例，比如如何利用數據預測市場趨勢，如何通過數據分析提升用戶體驗，都讓我看到瞭數據科學在現實世界中的巨大影響力。同時，書中對於“數據倫理”的討論，也讓我深刻認識到，技術的力量越大，責任也就越重。這讓我不僅僅從技術層麵去理解數據科學，更從人文關懷和社會責任的角度去審視它。這本書不僅僅是一本關於技術的書籍，更是一本關於智慧、關於成長、關於人生的書籍，它讓我對未來的發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據科學傢訪談錄》這本書，我纔真正體會到，原來數據科學的世界遠比我想象的要豐富多彩，也更加觸及人心。這本書沒有枯燥的公式推導，也沒有高深的算法解析，而是通過一群在數據領域摸爬滾打多年的前輩們的真實經曆，為我們揭示瞭這一行最生動、最真實的圖景。我印象最深的是幾位訪談者在麵對巨大挑戰時的堅韌與智慧，他們不是一開始就無所不知的“大神”，而是通過一次次的試錯、學習和反思，逐漸成長起來的。書中的故事，有的驚心動魄，比如某位數據科學傢如何憑藉一己之力，在海量數據中找齣關鍵綫索，拯救瞭一傢瀕臨破産的公司；有的則充滿溫情，比如另一位學者如何通過數據分析，幫助弱勢群體改善生活。更重要的是，這本書讓我看到瞭數據科學背後的人性光輝。那些訪談者分享的不僅僅是技術上的心得，更多的是他們對工作的熱情、對社會的責任感，以及在麵對壓力和質疑時的堅持。閱讀過程中，我仿佛置身於他們的辦公室、實驗室，與他們一同思考，一同經曆。書中對於“數據倫理”的探討也讓我受益匪淺，讓我意識到，在追求技術進步的同時，我們肩負著更重要的社會責任。總而言之，這本書是一本充滿啓發性和人文關懷的讀物，它讓我對數據科學有瞭全新的認識，也讓我對自己的職業生涯充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

《數據科學傢訪談錄》這本書，讓我感覺就像是和一群經驗豐富、見識廣博的導師進行瞭一場又一場的深度交流。我一直對數據科學領域充滿瞭興趣，但總覺得門檻很高，不知道從何入手。《數據科學傢訪談錄》恰恰打破瞭這種隔閡。書中的訪談者來自不同的背景，有著不同的經曆，但他們都分享瞭同一個核心：對數據的熱愛和對解決問題的執著。我特彆喜歡那些關於“如何找到數據科學的突破口”以及“如何在高壓環境下保持創新”的討論。這些都不是教科書式的理論，而是他們用實踐檢驗過的寶貴經驗。我印象最深刻的是，一位訪談者在講述自己如何剋服技術瓶頸時，分享的那些“笨辦法”和“小技巧”，看似簡單，卻蘊含著深刻的道理。這本書讓我看到，數據科學不僅僅是技術，更是一種思維方式，一種解決問題的藝術。它教我如何用數據去觀察世界，如何用數據去理解現象，如何用數據去創造價值。閱讀這本書的過程，仿佛是在為我的職業生涯地圖上，標記齣一條條可能的前進方嚮，也讓我對未來充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

一本《數據科學傢訪談錄》，讓我看到瞭數據科學傢的另一麵——他們不僅僅是代碼的海洋中的潛水員，更是邏輯的偵探、創新的先鋒。書中的敘事方式，更像是一場場深入人心的對話，每一個訪談者都坦誠地分享瞭他們在職業生涯中遇到的挑戰、睏惑以及最終的突破。我曾以為數據科學傢的工作就是枯燥地處理數據，但這本書讓我認識到，他們更需要的是敏銳的洞察力、解決問題的能力，以及跨學科的知識儲備。那位講述自己如何在復雜業務場景下，利用數據驅動産品迭代的訪談者，他的思路清晰，邏輯嚴謹，讓我看到瞭數據分析如何真正落地，並産生實際效益。還有一位提到如何在數據可視化方麵下功夫的科學傢，他的分享讓我明白，再好的數據分析，如果不能用清晰易懂的方式呈現齣來，也會大打摺扣。這本書的價值在於，它沒有迴避數據科學領域存在的“灰色地帶”，比如數據偏見、隱私保護等問題，而是通過這些專傢的觀點，為我們提供瞭深刻的反思和警示。我從中學習到的不僅僅是技術上的方法，更是職業精神和道德操守。讀完這本書，我對數據科學傢的角色有瞭更立體、更深刻的認識，也對未來數據科學的發展充滿瞭好奇。

評分☆☆☆☆☆

《數據科學傢訪談錄》這本書，簡直就是打開瞭我對數據科學理解的另一扇大門。我之前一直覺得數據科學離我很遙遠，充斥著復雜的數學模型和編程語言，但讀瞭這本書之後，我纔發現，原來它離我們的生活如此之近，而且充滿瞭故事性。書中的每一位受訪者，都像一位經驗豐富的嚮導，帶著我穿越數據科學的各個角落，分享他們的“獨門秘籍”和“踩坑經驗”。我尤其喜歡那些關於“如何與非技術背景的同事溝通”的章節，這讓我意識到，技術再厲害，如果無法有效地傳遞給彆人，其價值也會大打摺扣。書中也有很多關於“如何從海量數據中挖掘真正有價值的信息”的案例，這些案例都非常具體，讓我能夠清晰地看到數據分析的邏輯過程和最終的商業價值。我特彆被那位年輕的數據科學傢所吸引，他講述瞭自己如何從一個小白蛻變成行業翹楚的經曆，那種不畏艱難、不斷學習的精神，真的給我很大的鼓舞。而且，書中還涉及瞭數據科學在各個不同領域的應用，從醫療健康到環境保護，再到金融服務，幾乎無所不包，讓我看到瞭數據科學的無限可能。這本書的寫作風格非常流暢，語言也很通俗易懂，即使是沒有數據科學背景的讀者，也能輕鬆閱讀並從中獲得啓發。

評分☆☆☆☆☆

看不下去，除瞭第一篇有點用，其它的乾貨太少，看瞭3-4篇就看不下去瞭

評分☆☆☆☆☆

好書推薦閱讀。

評分☆☆☆☆☆

看不下去，除瞭第一篇有點用，其它的乾貨太少，看瞭3-4篇就看不下去瞭

評分☆☆☆☆☆

希望給自己的事業打開更多可能

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看不下去，除瞭第一篇有點用，其它的乾貨太少，看瞭3-4篇就看不下去瞭

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