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【每周一本书】之《套路!机器学习:北美数据科学家的私房课》

【数据猿导读】 数据科学家目前是北美最热门的职业之一,平均年薪突破10万美元。但数据科学并不是一个低门槛的行业,除了对数学、统计、计算机等相关领域的技术要求以外,还要掌握相关应用领域的知识

【每周一本书】之《套路!机器学习:北美数据科学家的私房课》

来源:数据猿  作者:abby

数据科学家目前是北美最热门的职业之一,平均年薪突破10万美元。但数据科学并不是一个低门槛的行业,除了对数学、统计、计算机等相关领域的技术要求以外,还要掌握相关应用领域的知识。

今天小编为大家推荐的《套路!机器学习:北美数据科学家的私房课》就是一本详细介绍了数据科学应用领域的工具宝典。

机器学习_数据科学家_大数据-1

当前关于大数据、人工智能的炒作着实令人眼花缭乱,如大数据平台(如Hadoop、Spark),以及一些黑箱模型,如神经网络,深度学习(实际上就是多层神经网络)。各路媒体和“砖家”深谙吃瓜群众不明觉厉的心态,所以越发摆谱。作者并没有打算写一本数据科学的圣经,告诉你所有关于数据科学的一切;只想尽可能地给大家还原一个真实的数据科学和数据科学家。希望能为后来者提供一些信息,使得读者们能够少走弯路。

《套路!机器学习:北美数据科学家的私房课》的写作对象是那些现在从事数据分析相关行业,或者之后想从事数据分析行业的人,意在为实践者提供数据科学家这门职业的相关信息。读者可以从阅读中了解到数据科学能解决的问题,数据科学家需要的技能,及背后的“分析哲学”。对于新手而言,一开始就直奔艰深的理论,很容易因为困难而失去兴趣最终放弃。

本书倡导的是一种循序渐进的启发教学路径,着重在于数据科学的实际应用,让读者能够重复书中的结果,学习数据分析技能最好的方式是实践!为了平衡理论和应用,书中包括了一些选学小节,用来介绍更多的模型数理背景或给出必要的参考资料来源。抽丝剥茧介绍技术内核,帮助大家知其然,同时知其所以然。

本书从内容上共分为12个章节:

第1章 白话数据科学

第2章 数据集

第3章 数据分析流程

第4章 数据预处理

第5章 数据操作

第6章 基础建模技术

第7章 模型评估度量

第8章 特征工程

第9章 线性回归及其衍生

第10章 广义线性模型压缩方法

第11章 树模型

第12章 神经网络


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本书由 数据猿联合电子工业出版社 共同推荐

【本栏目合作伙伴】:清华大学出版社、电子工业出版社、北京师范大学出版社、中国人民大学出版社、中信出版社、上海交通大学出版社。

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来源:数据猿

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