大數據時代的軟件工程：軟件科學傢與數據科學傢的思維碰撞 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 蒂姆·孟席斯 等 著，王永吉 等 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 軟件工程
• 數據科學
• 軟件科學傢
• 數據科學傢
• 思維碰撞
• 軟件開發
• 數據分析
• 人工智能
• 機器學習

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111588351

版次：1

商品編碼：12310736

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章程序員書庫

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：231

內容簡介

本書關注軟件工程中的數據科學主題，包括數據收集、數據分析、數據挖掘等，重點講解如何將這些技術成功應用於軟件工程項目。通過閱讀本書，新手將學到有益的提示和技巧，而有經驗的數據科學傢則可以從實戰專傢的經驗中瞭解如何避開陷阱。

目錄

譯者序
本書作者
第1章　簡介 1
1.1　軟件工程的數據科學視角 1
1.2　軟件分析與實際應用 4
1.3　歸納式軟件工程的七個原則：我們做的是不同的 7
1.4　軟件工程中對數據分析模式的需求 11
1.5　從軟件數據到軟件理論：到達的捷徑 14
1.6　為何理論是重要的 17
第2章　成功案例與應用 21
2.1　挖掘應用中的異常 21
2.2　擁抱動態工件 25
2.3　移動應用商店分析 28
2.4　軟件的自然性 30
2.5　版本發布就緒的研究進展 34
2.6　如何徵服你的在綫服務 37
2.7　評價個人生産率 40
2.8　基於堆棧跟蹤的攻擊麵檢測 43
2.9　軟件工程數據的視覺分析 46
2.10　遊戲數據分組後效果更佳 49
2.11　實踐中應用數據科學的成功故事 52
2.12　從來沒有足夠的時間做所有需要的測試 56
2.13　能源開采的危險：多次衡量，一次比較 59
2.14　大規模商業軟件中的錯誤文件定位 63
2.15　定製組件：個性化問題跟蹤的機遇 66
2.16　至關重要的是決策而非數字：分析設計錶 68
2.17　編程語言對代碼質量影響的係統研究 72
2.18　代碼審查不是為瞭尋找缺陷：即使已建立的工具也需要偶爾進行評估 74
第3章　技術 78
3.1　會談 78
3.2　查找暫存數據中的狀態轉換 83
3.3　卡片分類：從文本到主題 85
3.4　工具！工具！我們需要工具 88
3.5　基於證據的軟件工程 93
3.6　你需要哪種機器學習方法 96
3.7　首先結構化你的非結構化數據！用標簽雲概括非結構化數據的案例 99
3.8　解析數據！準備原始數據的實用技巧 105
3.9　自然語言處理不是免費的午餐 109
3.10　聚集經驗證據進行更可信的決策 112
3.11　如果是軟件工程，它可能是一個貝葉斯因子 117
3.12　隱私和數據共享都要有恰如其分的條件 120
3.13　軟件工程可預測模型中的群體智慧 124
3.14　挖掘軟件數據時兼顧定量方法和定性方法 128
3.15　為存活而調查設計的過程和為遠航而調查部署的過程 132
第4章　智慧與技巧 138
4.1　記錄一切？ 138
4.2　起源的重要性 140
4.3　從一開始就保持開放 144
4.4　減少洞察時間 147
4.5　獲取成功的五步：如何在組織中部署數據科學 150
4.6　發布過程如何影響軟件分析 153
4.7　安全無價 156
4.8　挖掘錯誤報告中的陷阱 159
4.9　使可視化成為分析過程的一部分 163
4.10　不要忘記開發者（小心你的假設） 165
4.11　研究的局限性和語境 168
4.12　可執行的指標纔是更好的指標 171
4.13　可復製的結果更可靠 175
4.14　軟件工程研究的多樣性 178
4.15　一次還不夠：為什麼需要重復 181
4.16　不僅僅是數字：可視化的需求 184
4.17　不要使自己尷尬：小心數據中的偏差 187
4.18　操作數據丟失、錯誤和脫離語境 193
4.19　數據科學在改進和評估過程中演化？ 197
4.20　相關性不是因果關係（不要大叫“找到瞭！”） 199
4.21　小軟件公司的軟件分析：問題比答案更多 202
4.22　路燈下的軟件分析（《星際迷航》教會我們提齣正確問題的重要性） 205
4.23　軟件工程實驗中會齣現哪些錯誤 208
4.24　同樣的大小並不適閤所有情況 211
4.25　對於好的模型，簡單的解釋更好 212
4.26　白襯衫效應：從失敗的期望中學習 215
4.27　簡單的問題能導緻更好的見解 218
4.28　連續實驗以盡早評估價值 222
4.29　謊言、可惡的謊言和分析：為什麼大數據需要厚數據 225
4.30　整個世界都是你的測試套件 229

《大數據時代的軟件工程：軟件科學傢與數據科學傢的思維碰撞》 第一章：大數據洪流中的軟件工程轉型 在數字浪潮席捲全球的今天，我們已然步入一個數據爆炸的時代。大數據不再僅僅是海量的零和一，它已經成為驅動商業決策、科研探索乃至社會變革的核心引擎。然而，伴隨而來的挑戰也前所未有，尤其是在軟件工程領域。傳統的軟件開發模式，盡管在過去取得瞭輝煌成就，但在麵對 TB 甚至 PB 級彆的數據時，顯得力不從心。速度、規模、復雜性和動態性，這四個維度共同塑造瞭大數據時代的獨特語境，並對軟件工程提齣瞭顛覆性的要求。 本章將深入剖析大數據時代的特徵及其對軟件工程帶來的根本性變革。我們將從宏觀視角審視數據量、數據增長速度、數據多樣性以及數據價值密度等關鍵指標，探討這些因素如何挑戰我們原有的軟件設計、開發、測試、部署和維護範式。例如，海量數據的存儲和處理能力需求，迫使我們重新思考數據架構和分布式係統的設計；數據的實時性要求，則推動瞭流式計算和事件驅動架構的興起；而數據的異構性和復雜性，則需要更智能、更靈活的數據集成和管理方案。 更重要的是，本章將引齣現代軟件工程中兩大重要群體——軟件科學傢與數據科學傢的角色演變和思維差異。軟件科學傢，作為軟件係統的構建者，他們擁有深厚的計算機科學理論功底，擅長抽象、設計和構建穩定、高效、可擴展的軟件架構。而數據科學傢，則專注於從數據中提取洞察，他們精通統計學、機器學習和數據挖掘，以數據為原料，創造價值。在大數據時代，這兩者之間的界限日益模糊，他們的思維方式和工作方法相互交織，構成瞭推動技術進步的重要閤力。本章將為後續章節中他們思維碰撞的深入探討奠定基礎，旨在幫助讀者理解大數據環境下，軟件工程的轉型不僅是技術的升級，更是理念的革新。 第二章：軟件科學傢視角下的數據驅動架構 軟件科學傢，以其嚴謹的邏輯和對係統整體性的深刻理解，在大數據時代麵臨著前所未有的機遇與挑戰。他們需要將對軟件可維護性、可擴展性、可靠性和性能的追求，與處理海量、多樣化、高速流動數據的需求融為一體。本章將從軟件科學傢的視角齣發，深入探討在大數據環境下，如何構建健壯、高效且富有彈性的軟件架構。 首先，我們將聚焦於分布式係統的設計原則。在大數據處理中，單機係統已無法滿足需求，分布式存儲和計算成為必然選擇。本章將詳細闡述 CAP 定理、ACID 特性在分布式環境下的權衡，以及各種分布式一緻性協議（如 Paxos、Raft）的原理和應用。我們會探討如何設計能夠應對節點故障、網絡延遲和數據分區等分布式係統常見問題的容錯機製。 其次，數據存儲的演進將是重點。從傳統的 ACID 事務型關係數據庫，到為應對海量非結構化數據而生的 NoSQL 數據庫（鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫），再到為瞭海量數據分析而優化的數據倉庫和數據湖，每一種存儲方案都有其獨特的適用場景和設計哲學。本章將深入剖析各種存儲技術的優缺點，以及它們如何支持不同類型的數據訪問模式和查詢需求。我們將探討數據的分片、復製、索引策略，以及如何在大規模數據集上實現高效的數據檢索和更新。 再者，流式處理與批處理的融閤是大數據架構的核心。本章將探討流處理引擎（如 Apache Flink, Apache Spark Streaming）的設計理念，如何處理低延遲、高吞吐量的數據流，並實現狀態管理和事件時間處理。同時，我們也會迴顧批處理框架（如 Apache Hadoop MapReduce, Apache Spark）在處理大規模靜態數據集方麵的優勢，並探討如何將流處理與批處理相結閤，構建實時與離綫分析一體化的數據管道。 最後，本章將強調軟件架構的演進，如微服務架構在處理復雜大數據應用時的優勢，以及如何通過 API 網關、服務注冊與發現、負載均衡等機製來管理大規模分布式服務。我們將討論如何設計以數據為中心的微服務，以及如何確保數據在不同服務之間的有效流動和一緻性。通過本章的學習，讀者將能深刻理解軟件科學傢如何在海量數據洪流中，運用其係統性的思維和工程實踐，構建支撐現代數據驅動應用的技術基石。 第三章：數據科學傢的求索：從數據到洞察的轉換 數據科學傢，作為從海量數據中挖掘價值的探險傢，他們的工作是大數據時代最令人興奮的領域之一。他們運用數學、統計學、計算機科學以及領域知識，將原始、雜亂的數據轉化為有意義的模式、預測和決策支持。本章將從數據科學傢的視角齣發，深入剖析他們如何駕馭大數據，實現從數據到洞察的精彩轉換。 首先，數據預處理和特徵工程是數據科學傢的起點。本章將詳細探討數據清洗的各種技術，包括缺失值處理、異常值檢測與處理、數據格式統一等。我們將重點闡述特徵工程的重要性，即如何從原始數據中提取、構建對機器學習模型有益的特徵，包括數值型特徵的轉換（如標準化、歸一化）、類彆型特徵的編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）、文本特徵的提取（如 TF-IDF、詞嚮量），以及時間序列特徵的構建。有效的特徵工程能夠顯著提升模型的性能和泛化能力。 其次，本章將深入探討機器學習算法的廣泛應用。我們將梳理監督學習（如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升樹、神經網絡）和無監督學習（如聚類算法 K-Means、DBSCAN、降維算法 PCA、t-SNE）的核心原理、適用場景以及在大數據上的實現挑戰。我們會討論模型選擇、超參數調優、交叉驗證等模型評估與優化技術。此外，深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破性進展也將得到重點介紹，包括捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等模型。 再次，概率圖模型和統計推斷在大數據分析中的作用不容忽視。本章將介紹貝葉斯網絡、馬爾可夫鏈等概率圖模型的構建與推斷方法，以及如何利用統計推斷來理解數據背後的概率分布和變量之間的關係。我們將探討統計顯著性檢驗、置信區間估計等方法，以確保從數據中得齣的結論具有科學的嚴謹性。 最後，數據可視化是數據科學傢與受眾溝通的橋梁。本章將強調良好數據可視化的原則，包括選擇閤適的圖錶類型（如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖），以及如何通過交互式可視化工具（如 Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau）來揭示數據中的模式、趨勢和異常。一個清晰、直觀的可視化能夠讓復雜的數據洞察變得易於理解和傳播，從而驅動更有效的決策。通過本章的學習，讀者將能深刻理解數據科學傢如何運用其科學方法和分析工具，從海量數據中萃取齣寶貴的商業價值和科學見解。 第四章：思維的碰撞：軟件科學傢與數據科學傢的協同之道 在大數據時代，軟件係統與數據洞察的融閤已成為行業發展的必然趨勢。然而，軟件科學傢和數據科學傢各自擁有獨特的研究視角、技術棧和解決問題的方式，這種差異既是挑戰，也是創新的源泉。本章將聚焦於這兩個群體思維的碰撞，探討他們如何通過有效的協同，共同構建更強大、更智能的軟件係統。 首先，我們將分析軟件科學傢和數據科學傢在核心價值觀和關注點上的差異。軟件科學傢傾嚮於關注係統的穩定性、可維護性、可擴展性、性能和安全性，他們追求代碼的優雅、架構的清晰和流程的規範。而數據科學傢則更關注數據的準確性、模型的預測能力、洞察的深度以及業務的價值實現。理解這些差異是建立有效溝通和協作的基礎。 其次，本章將深入探討在大數據項目生命周期中，軟件科學傢與數據科學傢的閤作模式。從需求分析、數據采集、模型開發、係統集成到模型部署和持續優化，每一個環節都需要雙方的緊密配閤。例如，在係統設計階段，軟件科學傢需要考慮數據科學傢對數據訪問、處理和存儲的需求；而數據科學傢則需要理解軟件係統的技術限製和部署環境，以便開發齣可行且高效的模型。 我們將重點討論“模型即服務”（Model-as-a-Service, MaaS）的概念，以及它如何成為連接兩者的重要橋梁。通過將數據科學傢開發的模型封裝成可調用的服務，軟件科學傢可以方便地將其集成到現有的軟件係統中，從而實現智能功能的賦能。本章將探討 MaaS 的架構設計、API 設計原則、版本管理和部署策略。 此外，本章將關注 MLOps（Machine Learning Operations）的發展。MLOps 將 DevOps 的理念引入機器學習流程，旨在自動化和標準化機器學習模型的生命周期管理，包括數據版本控製、模型訓練、模型部署、模型監控和模型再訓練。軟件科學傢在 MLOps 的建設中扮演著關鍵角色，他們能夠構建可靠的自動化流水綫，確保模型的穩定運行和持續迭代，從而彌閤數據科學傢在工程實踐中的一些潛在不足。 最後，我們將探討跨領域知識的融閤。隨著大數據技術的普及，軟件科學傢需要瞭解基礎的數據科學概念和工具，而數據科學傢也需要具備一定的軟件工程能力，以便更好地理解和利用軟件係統。本章將鼓勵讀者擁抱“T型人纔”的發展模式，即在各自專業領域深入研究的同時，也在相關領域擁有廣闊的知識儲備。通過深入分析這些協同之道，本章旨在為讀者提供一套可行的框架，幫助他們在大數據時代實現軟件科學傢與數據科學傢的思維融閤，共同驅動創新。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對前沿技術充滿好奇的開發者，我一直關注著大數據和人工智能的發展。然而，當這些技術與軟件工程這個我賴以生存的領域結閤時，我有時會感到一絲不確定。傳統軟件工程強調的是嚴謹的規範、可預測性和可維護性，而大數據和AI往往伴隨著不確定性和探索性。這本書的副標題“軟件科學傢與數據科學傢的思維碰撞”讓我眼前一亮，它預示著一場跨學科的智慧火花的碰撞。我非常期待書中能夠深入剖析大數據帶來的挑戰，例如數據質量問題、算法模型的選擇與優化、分布式係統的設計與管理，以及如何在大規模數據集上進行高效的測試和驗證。我更希望作者能分享一些關於如何在大數據背景下，重新思考軟件架構、設計模式甚至整個開發生命周期的問題。這本書能否為我們提供一套在大數據時代下，構建可靠、高效、可擴展軟件的通用框架和方法論，這是我最期待的。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，軟件工程的本質是工程，它需要科學的方法和嚴謹的態度來構建高質量的軟件。但大數據時代的到來，似乎給這個“工程”帶來瞭前所未有的復雜性。數據的規模、速度和多樣性，以及其對軟件行為的直接影響，都對傳統的工程實踐提齣瞭挑戰。這本書的名字《大數據時代的軟件工程：軟件科學傢與數據科學傢的思維碰撞》就像一座燈塔，照亮瞭我的睏惑。我希望書中能夠詳細闡述，在數據成為核心要素的時代，軟件科學傢需要具備哪些新的技能和思維方式？數據科學傢又如何在軟件開發的整個生命周期中發揮更大的作用？我期待書中能提供一些關於如何平衡數據驅動的探索性與軟件工程的係統性、可復用性的指導。例如，在數據分析和模型訓練過程中，如何與軟件工程的迭代周期相結閤？如何處理實驗性代碼和生産環境代碼的界限？這本書能否提供一個更加清晰的路綫圖，指導我們如何在這個快速變化的領域中構建穩健的軟件係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目本身就充滿瞭吸引力。“大數據時代”是當前科技發展的最熱門話題之一，而“軟件工程”則是構建數字世界的基礎。兩者結閤，無疑是當下最值得深入探討的議題。更讓我感到好奇的是“軟件科學傢與數據科學傢的思維碰撞”這一部分，這暗示著一場不同視角、不同專業背景下的智慧火花。我設想，這本書可能會探討在海量數據麵前，傳統的軟件工程方法如何進行調整和升級。例如，如何設計能夠處理和分析海量數據的分布式軟件架構？如何在大數據環境下保證軟件的性能、可擴展性和容錯性？同時，我也期待書中能夠詳細闡述數據科學傢在軟件開發流程中的角色，他們如何利用數據洞察來指導軟件的設計和優化。這本書能否為我提供一種全新的視角，理解如何將數據科學的原理和方法論融入到軟件工程的實踐中，從而構建齣更智能、更具價值的軟件産品。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，色彩搭配既沉穩又不失活力，封麵上“大數據時代的軟件工程”幾個字體的粗細和大小變化，以及“軟件科學傢與數據科學傢的思維碰撞”的副標題，都透露齣一種深度和前瞻性。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，翻閱時能感受到一種紮實的閱讀體驗。我剛開始接觸這個領域，對於如何將傳統軟件工程的嚴謹方法論與大數據帶來的海量、多變、快速的數據進行有效結閤，一直感到有些迷茫。這本書的名字恰好擊中瞭我的痛點，它暗示瞭這是一場不同視角下的思想交流，我很期待能在其中找到融閤的鑰匙，學習如何構建適應大數據環境的、更具韌性和智能的軟件係統。我希望作者能夠深入淺齣地講解大數據對軟件開發流程、工具、方法論帶來的顛覆性變革，並探討在這種新範式下，軟件科學傢和數據科學傢各自扮演的角色以及他們之間如何建立更有效的協作模式。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考，隨著大數據技術的飛速發展，我們傳統的軟件開發流程是否還能跟得上時代的步伐？敏捷開發、DevOps這些理念雖然已經深入人心，但在麵對TB甚至PB級彆的數據時，我們如何保證開發的效率和質量？尤其是當數據本身成為軟件的核心驅動力時，傳統的“需求-設計-編碼-測試”模式是否需要被重新審視？這本書的標題《大數據時代的軟件工程》直接點齣瞭這個問題。我非常好奇書中會對“軟件科學傢”和“數據科學傢”這兩個角色進行怎樣的界定，他們之間的“思維碰撞”究竟是指哪些方麵？是技術棧上的差異，還是思維模式上的根本不同？我希望書中能夠提供一些具體的案例，展示當這兩個領域的專傢共同協作時，是如何剋服挑戰，最終産齣優秀的大數據應用。我特彆關注書中是否會涉及到數據治理、數據安全、可解釋性AI在軟件工程中的應用，以及如何構建能夠自我優化和演進的大數據平颱。