大数据时代的软件工程：软件科学家与数据科学家的思维碰撞 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 蒂姆·孟席斯 等 著，王永吉 等 译

图书标签:

• 大数据
• 软件工程
• 数据科学
• 软件科学家
• 数据科学家
• 思维碰撞
• 软件开发
• 数据分析
• 人工智能
• 机器学习

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111588351

版次：1

商品编码：12310736

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章程序员书库

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：231

内容简介

本书关注软件工程中的数据科学主题，包括数据收集、数据分析、数据挖掘等，重点讲解如何将这些技术成功应用于软件工程项目。通过阅读本书，新手将学到有益的提示和技巧，而有经验的数据科学家则可以从实战专家的经验中了解如何避开陷阱。

目录

译者序
本书作者
第1章　简介 1
1.1　软件工程的数据科学视角 1
1.2　软件分析与实际应用 4
1.3　归纳式软件工程的七个原则：我们做的是不同的 7
1.4　软件工程中对数据分析模式的需求 11
1.5　从软件数据到软件理论：到达的捷径 14
1.6　为何理论是重要的 17
第2章　成功案例与应用 21
2.1　挖掘应用中的异常 21
2.2　拥抱动态工件 25
2.3　移动应用商店分析 28
2.4　软件的自然性 30
2.5　版本发布就绪的研究进展 34
2.6　如何征服你的在线服务 37
2.7　评价个人生产率 40
2.8　基于堆栈跟踪的攻击面检测 43
2.9　软件工程数据的视觉分析 46
2.10　游戏数据分组后效果更佳 49
2.11　实践中应用数据科学的成功故事 52
2.12　从来没有足够的时间做所有需要的测试 56
2.13　能源开采的危险：多次衡量，一次比较 59
2.14　大规模商业软件中的错误文件定位 63
2.15　定制组件：个性化问题跟踪的机遇 66
2.16　至关重要的是决策而非数字：分析设计表 68
2.17　编程语言对代码质量影响的系统研究 72
2.18　代码审查不是为了寻找缺陷：即使已建立的工具也需要偶尔进行评估 74
第3章　技术 78
3.1　会谈 78
3.2　查找暂存数据中的状态转换 83
3.3　卡片分类：从文本到主题 85
3.4　工具！工具！我们需要工具 88
3.5　基于证据的软件工程 93
3.6　你需要哪种机器学习方法 96
3.7　首先结构化你的非结构化数据！用标签云概括非结构化数据的案例 99
3.8　解析数据！准备原始数据的实用技巧 105
3.9　自然语言处理不是免费的午餐 109
3.10　聚集经验证据进行更可信的决策 112
3.11　如果是软件工程，它可能是一个贝叶斯因子 117
3.12　隐私和数据共享都要有恰如其分的条件 120
3.13　软件工程可预测模型中的群体智慧 124
3.14　挖掘软件数据时兼顾定量方法和定性方法 128
3.15　为存活而调查设计的过程和为远航而调查部署的过程 132
第4章　智慧与技巧 138
4.1　记录一切？ 138
4.2　起源的重要性 140
4.3　从一开始就保持开放 144
4.4　减少洞察时间 147
4.5　获取成功的五步：如何在组织中部署数据科学 150
4.6　发布过程如何影响软件分析 153
4.7　安全无价 156
4.8　挖掘错误报告中的陷阱 159
4.9　使可视化成为分析过程的一部分 163
4.10　不要忘记开发者（小心你的假设） 165
4.11　研究的局限性和语境 168
4.12　可执行的指标才是更好的指标 171
4.13　可复制的结果更可靠 175
4.14　软件工程研究的多样性 178
4.15　一次还不够：为什么需要重复 181
4.16　不仅仅是数字：可视化的需求 184
4.17　不要使自己尴尬：小心数据中的偏差 187
4.18　操作数据丢失、错误和脱离语境 193
4.19　数据科学在改进和评估过程中演化？ 197
4.20　相关性不是因果关系（不要大叫“找到了！”） 199
4.21　小软件公司的软件分析：问题比答案更多 202
4.22　路灯下的软件分析（《星际迷航》教会我们提出正确问题的重要性） 205
4.23　软件工程实验中会出现哪些错误 208
4.24　同样的大小并不适合所有情况 211
4.25　对于好的模型，简单的解释更好 212
4.26　白衬衫效应：从失败的期望中学习 215
4.27　简单的问题能导致更好的见解 218
4.28　连续实验以尽早评估价值 222
4.29　谎言、可恶的谎言和分析：为什么大数据需要厚数据 225
4.30　整个世界都是你的测试套件 229

《大数据时代的软件工程：软件科学家与数据科学家的思维碰撞》 第一章：大数据洪流中的软件工程转型 在数字浪潮席卷全球的今天，我们已然步入一个数据爆炸的时代。大数据不再仅仅是海量的零和一，它已经成为驱动商业决策、科研探索乃至社会变革的核心引擎。然而，伴随而来的挑战也前所未有，尤其是在软件工程领域。传统的软件开发模式，尽管在过去取得了辉煌成就，但在面对 TB 甚至 PB 级别的数据时，显得力不从心。速度、规模、复杂性和动态性，这四个维度共同塑造了大数据时代的独特语境，并对软件工程提出了颠覆性的要求。 本章将深入剖析大数据时代的特征及其对软件工程带来的根本性变革。我们将从宏观视角审视数据量、数据增长速度、数据多样性以及数据价值密度等关键指标，探讨这些因素如何挑战我们原有的软件设计、开发、测试、部署和维护范式。例如，海量数据的存储和处理能力需求，迫使我们重新思考数据架构和分布式系统的设计；数据的实时性要求，则推动了流式计算和事件驱动架构的兴起；而数据的异构性和复杂性，则需要更智能、更灵活的数据集成和管理方案。 更重要的是，本章将引出现代软件工程中两大重要群体——软件科学家与数据科学家的角色演变和思维差异。软件科学家，作为软件系统的构建者，他们拥有深厚的计算机科学理论功底，擅长抽象、设计和构建稳定、高效、可扩展的软件架构。而数据科学家，则专注于从数据中提取洞察，他们精通统计学、机器学习和数据挖掘，以数据为原料，创造价值。在大数据时代，这两者之间的界限日益模糊，他们的思维方式和工作方法相互交织，构成了推动技术进步的重要合力。本章将为后续章节中他们思维碰撞的深入探讨奠定基础，旨在帮助读者理解大数据环境下，软件工程的转型不仅是技术的升级，更是理念的革新。 第二章：软件科学家视角下的数据驱动架构 软件科学家，以其严谨的逻辑和对系统整体性的深刻理解，在大数据时代面临着前所未有的机遇与挑战。他们需要将对软件可维护性、可扩展性、可靠性和性能的追求，与处理海量、多样化、高速流动数据的需求融为一体。本章将从软件科学家的视角出发，深入探讨在大数据环境下，如何构建健壮、高效且富有弹性的软件架构。 首先，我们将聚焦于分布式系统的设计原则。在大数据处理中，单机系统已无法满足需求，分布式存储和计算成为必然选择。本章将详细阐述 CAP 定理、ACID 特性在分布式环境下的权衡，以及各种分布式一致性协议（如 Paxos、Raft）的原理和应用。我们会探讨如何设计能够应对节点故障、网络延迟和数据分区等分布式系统常见问题的容错机制。 其次，数据存储的演进将是重点。从传统的 ACID 事务型关系数据库，到为应对海量非结构化数据而生的 NoSQL 数据库（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库），再到为了海量数据分析而优化的数据仓库和数据湖，每一种存储方案都有其独特的适用场景和设计哲学。本章将深入剖析各种存储技术的优缺点，以及它们如何支持不同类型的数据访问模式和查询需求。我们将探讨数据的分片、复制、索引策略，以及如何在大规模数据集上实现高效的数据检索和更新。 再者，流式处理与批处理的融合是大数据架构的核心。本章将探讨流处理引擎（如 Apache Flink, Apache Spark Streaming）的设计理念，如何处理低延迟、高吞吐量的数据流，并实现状态管理和事件时间处理。同时，我们也会回顾批处理框架（如 Apache Hadoop MapReduce, Apache Spark）在处理大规模静态数据集方面的优势，并探讨如何将流处理与批处理相结合，构建实时与离线分析一体化的数据管道。 最后，本章将强调软件架构的演进，如微服务架构在处理复杂大数据应用时的优势，以及如何通过 API 网关、服务注册与发现、负载均衡等机制来管理大规模分布式服务。我们将讨论如何设计以数据为中心的微服务，以及如何确保数据在不同服务之间的有效流动和一致性。通过本章的学习，读者将能深刻理解软件科学家如何在海量数据洪流中，运用其系统性的思维和工程实践，构建支撑现代数据驱动应用的技术基石。 第三章：数据科学家的求索：从数据到洞察的转换 数据科学家，作为从海量数据中挖掘价值的探险家，他们的工作是大数据时代最令人兴奋的领域之一。他们运用数学、统计学、计算机科学以及领域知识，将原始、杂乱的数据转化为有意义的模式、预测和决策支持。本章将从数据科学家的视角出发，深入剖析他们如何驾驭大数据，实现从数据到洞察的精彩转换。 首先，数据预处理和特征工程是数据科学家的起点。本章将详细探讨数据清洗的各种技术，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据格式统一等。我们将重点阐述特征工程的重要性，即如何从原始数据中提取、构建对机器学习模型有益的特征，包括数值型特征的转换（如标准化、归一化）、类别型特征的编码（如独热编码、标签编码）、文本特征的提取（如 TF-IDF、词向量），以及时间序列特征的构建。有效的特征工程能够显著提升模型的性能和泛化能力。 其次，本章将深入探讨机器学习算法的广泛应用。我们将梳理监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络）和无监督学习（如聚类算法 K-Means、DBSCAN、降维算法 PCA、t-SNE）的核心原理、适用场景以及在大数据上的实现挑战。我们会讨论模型选择、超参数调优、交叉验证等模型评估与优化技术。此外，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展也将得到重点介绍，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型。 再次，概率图模型和统计推断在大数据分析中的作用不容忽视。本章将介绍贝叶斯网络、马尔可夫链等概率图模型的构建与推断方法，以及如何利用统计推断来理解数据背后的概率分布和变量之间的关系。我们将探讨统计显著性检验、置信区间估计等方法，以确保从数据中得出的结论具有科学的严谨性。 最后，数据可视化是数据科学家与受众沟通的桥梁。本章将强调良好数据可视化的原则，包括选择合适的图表类型（如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图），以及如何通过交互式可视化工具（如 Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau）来揭示数据中的模式、趋势和异常。一个清晰、直观的可视化能够让复杂的数据洞察变得易于理解和传播，从而驱动更有效的决策。通过本章的学习，读者将能深刻理解数据科学家如何运用其科学方法和分析工具，从海量数据中萃取出宝贵的商业价值和科学见解。 第四章：思维的碰撞：软件科学家与数据科学家的协同之道 在大数据时代，软件系统与数据洞察的融合已成为行业发展的必然趋势。然而，软件科学家和数据科学家各自拥有独特的研究视角、技术栈和解决问题的方式，这种差异既是挑战，也是创新的源泉。本章将聚焦于这两个群体思维的碰撞，探讨他们如何通过有效的协同，共同构建更强大、更智能的软件系统。 首先，我们将分析软件科学家和数据科学家在核心价值观和关注点上的差异。软件科学家倾向于关注系统的稳定性、可维护性、可扩展性、性能和安全性，他们追求代码的优雅、架构的清晰和流程的规范。而数据科学家则更关注数据的准确性、模型的预测能力、洞察的深度以及业务的价值实现。理解这些差异是建立有效沟通和协作的基础。 其次，本章将深入探讨在大数据项目生命周期中，软件科学家与数据科学家的合作模式。从需求分析、数据采集、模型开发、系统集成到模型部署和持续优化，每一个环节都需要双方的紧密配合。例如，在系统设计阶段，软件科学家需要考虑数据科学家对数据访问、处理和存储的需求；而数据科学家则需要理解软件系统的技术限制和部署环境，以便开发出可行且高效的模型。 我们将重点讨论“模型即服务”（Model-as-a-Service, MaaS）的概念，以及它如何成为连接两者的重要桥梁。通过将数据科学家开发的模型封装成可调用的服务，软件科学家可以方便地将其集成到现有的软件系统中，从而实现智能功能的赋能。本章将探讨 MaaS 的架构设计、API 设计原则、版本管理和部署策略。 此外，本章将关注 MLOps（Machine Learning Operations）的发展。MLOps 将 DevOps 的理念引入机器学习流程，旨在自动化和标准化机器学习模型的生命周期管理，包括数据版本控制、模型训练、模型部署、模型监控和模型再训练。软件科学家在 MLOps 的建设中扮演着关键角色，他们能够构建可靠的自动化流水线，确保模型的稳定运行和持续迭代，从而弥合数据科学家在工程实践中的一些潜在不足。 最后，我们将探讨跨领域知识的融合。随着大数据技术的普及，软件科学家需要了解基础的数据科学概念和工具，而数据科学家也需要具备一定的软件工程能力，以便更好地理解和利用软件系统。本章将鼓励读者拥抱“T型人才”的发展模式，即在各自专业领域深入研究的同时，也在相关领域拥有广阔的知识储备。通过深入分析这些协同之道，本章旨在为读者提供一套可行的框架，帮助他们在大数据时代实现软件科学家与数据科学家的思维融合，共同驱动创新。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考，随着大数据技术的飞速发展，我们传统的软件开发流程是否还能跟得上时代的步伐？敏捷开发、DevOps这些理念虽然已经深入人心，但在面对TB甚至PB级别的数据时，我们如何保证开发的效率和质量？尤其是当数据本身成为软件的核心驱动力时，传统的“需求-设计-编码-测试”模式是否需要被重新审视？这本书的标题《大数据时代的软件工程》直接点出了这个问题。我非常好奇书中会对“软件科学家”和“数据科学家”这两个角色进行怎样的界定，他们之间的“思维碰撞”究竟是指哪些方面？是技术栈上的差异，还是思维模式上的根本不同？我希望书中能够提供一些具体的案例，展示当这两个领域的专家共同协作时，是如何克服挑战，最终产出优秀的大数据应用。我特别关注书中是否会涉及到数据治理、数据安全、可解释性AI在软件工程中的应用，以及如何构建能够自我优化和演进的大数据平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目本身就充满了吸引力。“大数据时代”是当前科技发展的最热门话题之一，而“软件工程”则是构建数字世界的基础。两者结合，无疑是当下最值得深入探讨的议题。更让我感到好奇的是“软件科学家与数据科学家的思维碰撞”这一部分，这暗示着一场不同视角、不同专业背景下的智慧火花。我设想，这本书可能会探讨在海量数据面前，传统的软件工程方法如何进行调整和升级。例如，如何设计能够处理和分析海量数据的分布式软件架构？如何在大数据环境下保证软件的性能、可扩展性和容错性？同时，我也期待书中能够详细阐述数据科学家在软件开发流程中的角色，他们如何利用数据洞察来指导软件的设计和优化。这本书能否为我提供一种全新的视角，理解如何将数据科学的原理和方法论融入到软件工程的实践中，从而构建出更智能、更具价值的软件产品。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，软件工程的本质是工程，它需要科学的方法和严谨的态度来构建高质量的软件。但大数据时代的到来，似乎给这个“工程”带来了前所未有的复杂性。数据的规模、速度和多样性，以及其对软件行为的直接影响，都对传统的工程实践提出了挑战。这本书的名字《大数据时代的软件工程：软件科学家与数据科学家的思维碰撞》就像一座灯塔，照亮了我的困惑。我希望书中能够详细阐述，在数据成为核心要素的时代，软件科学家需要具备哪些新的技能和思维方式？数据科学家又如何在软件开发的整个生命周期中发挥更大的作用？我期待书中能提供一些关于如何平衡数据驱动的探索性与软件工程的系统性、可复用性的指导。例如，在数据分析和模型训练过程中，如何与软件工程的迭代周期相结合？如何处理实验性代码和生产环境代码的界限？这本书能否提供一个更加清晰的路线图，指导我们如何在这个快速变化的领域中构建稳健的软件系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对前沿技术充满好奇的开发者，我一直关注着大数据和人工智能的发展。然而，当这些技术与软件工程这个我赖以生存的领域结合时，我有时会感到一丝不确定。传统软件工程强调的是严谨的规范、可预测性和可维护性，而大数据和AI往往伴随着不确定性和探索性。这本书的副标题“软件科学家与数据科学家的思维碰撞”让我眼前一亮，它预示着一场跨学科的智慧火花的碰撞。我非常期待书中能够深入剖析大数据带来的挑战，例如数据质量问题、算法模型的选择与优化、分布式系统的设计与管理，以及如何在大规模数据集上进行高效的测试和验证。我更希望作者能分享一些关于如何在大数据背景下，重新思考软件架构、设计模式甚至整个开发生命周期的问题。这本书能否为我们提供一套在大数据时代下，构建可靠、高效、可扩展软件的通用框架和方法论，这是我最期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，色彩搭配既沉稳又不失活力，封面上“大数据时代的软件工程”几个字体的粗细和大小变化，以及“软件科学家与数据科学家的思维碰撞”的副标题，都透露出一种深度和前瞻性。拿到手里，纸张的质感也相当不错，翻阅时能感受到一种扎实的阅读体验。我刚开始接触这个领域，对于如何将传统软件工程的严谨方法论与大数据带来的海量、多变、快速的数据进行有效结合，一直感到有些迷茫。这本书的名字恰好击中了我的痛点，它暗示了这是一场不同视角下的思想交流，我很期待能在其中找到融合的钥匙，学习如何构建适应大数据环境的、更具韧性和智能的软件系统。我希望作者能够深入浅出地讲解大数据对软件开发流程、工具、方法论带来的颠覆性变革，并探讨在这种新范式下，软件科学家和数据科学家各自扮演的角色以及他们之间如何建立更有效的协作模式。