数据科学家养成手册
- 体积：29.61 MB
- 语言：中文
- 日期：2017-09-04
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简介：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，以最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。
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《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。
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《数据科学家养成手册》编辑推荐
从哲学、数学、物理、统计，到测量、实验、辩证、分析，用谈天说地的方式激发思考，归纳总结数据科学的实质及成就一位数据科学家所需要的基本素养。
作者简介
高扬，北京邮电大学计算机专业毕业，重庆工商大学管理科学与工程专业硕士研究生事业导师。10年以上IT行业工作经验，3年海外工作经验。2010年后一直专注于数据库、大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的研究。曾在金山软件西山居任大数据架构师，负责大数据平台构架与搭建。现任欢聚时代资深大数据专家，负责大数据、深度学习等基础技术与理论研究和实际产品的结合。
目录
认知篇
第1章什么是科学家2
1.1从太阳东升西落开始2
1.1.1农历2
1.1.2公历5
1.1.3小结7
1.2阿基米德爱洗澡？7
1.3托勒密的秘密10
1.4牛顿为什么那么牛11
1.4.1苹果和三大定律11
1.4.2极限和微积分12
1.5高斯——高，实在是高15
1.6离经叛道的爱因斯坦17
1.7本章小结20
第2章什么是科学23
2.1科学之科23
2.2边界的迷茫23
2.3科学之殇26
2.4本章小结27
第3章数据与数学28
3.1什么是数据28
3.2数学的奥妙29
3.2.1《几何原本》29
3.2.2《九章算术》30
3.2.3高等数学34
3.3本章小结37
第4章数据科学的使命38
4.1走近数据科学38
4.1.1介质38
4.1.2从信息到数据41
4.1.3数据科学的本质43
4.2万能的数据科学44
4.2.1测量44
4.2.2统计计算47
4.2.3指标52
4.3使命必达53
4.3.1高效生产53
4.3.2破除迷信56
4.3.3目标一致与不一致57
4.4本章小结58
第5章矛盾的世界59
5.1古希腊——学者高产的国度59
5.2矛盾无处不在61
5.3世界究竟是否可知63
5.4薛定谔的“喵星人”64
5.5本章小结66
第6章实验和哲学68
6.1朴素的认知方法68
6.1.1眼见为实69
6.1.2归纳与总结70
6.2哲学靠谱吗71
6.3数学的尽头是哲学72
6.4本章小结73
第7章辩证思维74
7.1要不要辩证有多大区别74
7.2谁对谁错76
7.3做到客观不容易77
7.4观念的存弭79
7.5本章小结82
分化篇
第8章统计学86
8.1数理统计鼻祖—阿道夫·凯特勒86
8.2统计就是统共合计88
8.3数据来源90
8.4抽样91
8.5对照实验91
8.6误差94
8.6.1抽样误差94
8.6.2非抽样误差96
8.7概括性度量97
8.7.1集中趋势度量98
8.7.2离散程度度量100
8.7.3小结100
8.8概率与分布100
8.8.1数学期望102
8.8.2正态分布103
8.8.3其他分布106
8.9统计学与大数据107
第9章信息论109
9.1模拟信号109
9.2信息量与信息熵110
9.3香农公式111
9.4数字信号112
9.5编码与压缩113
9.5.1无损压缩114
9.5.2有损压缩117
9.6本章小结126
第10章混沌论127
10.1洛伦兹在想什么128
10.2罗伯特·梅的养鱼计划129
10.3有限的大脑，无限的维130
10.4谋杀上帝的拉普拉斯132
10.5庞加莱不是省油的灯134
10.6未知居然还能做预测137
10.7本章小结137
第11章算法学139
11.1离散的世界139
11.2成本的度量142
11.3穷举法——暴力破解143
11.4分治法——化繁为简152
11.5回溯法——能省则省154
11.6贪心法——局部最优155
11.7迭代法——步步逼近156
11.7.1牛顿法157
11.7.2梯度下降法158
11.7.3遗传算法159
11.8机器学习——自动归纳161
11.8.1非监督学习162
11.8.2监督学习164
11.8.3强化学习176
11.9神经网络——深度学习178
11.9.1神经元178
11.9.2BP神经网络180
11.9.3损失函数181
11.9.4非线性分类183
11.9.5激励函数187
11.9.6卷积神经网络189
11.9.7循环神经网络191
11.9.8小结194
11.10本章小结195
实践篇
第12章数据采集198
12.1数据的源头198
12.2日志收集199
12.2.1实时上传200
12.2.2延时上传203
12.2.3加密问题204
12.2.4压缩问题205
12.2.5连接方式206
12.2.6消息格式208
12.2.7维度分解210
12.3这只是不靠谱的开始211
12.4本章小结212
第13章数据存储213
13.1读写不对等213
13.1.1读多写少214
13.1.2读少写多214
13.1.3读写都多215
13.2进快还是出快216
13.2.1最快写入216
13.2.2读出最快218
13.3文件还是数据库218
13.4要不要支持事务219
13.5表分区和索引221
13.5.1表分区222
13.5.2索引222
13.6稳定最重要225
13.7安全性和副本226
13.7.1RAID226
13.7.2软冗余228
13.8本章小结229
第14章数据统计230
14.1此“统计”恐非彼“统计”230
14.2要精确还是要简洁234
14.3统计是万能的吗235
14.4注意性能237
14.5本章小结238
第15章数据建模239
15.1模型是宝贵的财富240
15.2量化是关键241
15.3该算法出马了241
15.3.1统计学模型242
15.3.2线性关系243
15.3.3复杂的非线性关系243
15.4算法的哲学244
15.5本章小结245
第16章数据可视化与分析247
16.1看得见，摸得着247
16.2颜色很重要247
16.3别说布局没有用249
16.3.1由上而下，由简而繁249
16.3.2总—分，分—总，总—分—总251
16.3.3毗邻吸引252
16.4有图就别要表格253
16.5分析的内涵254
16.5.1相关性分析255
16.5.2预测分析256
16.5.3其他分析257
16.6有趣的统计应用257
16.6.1不规则图形的面积258
16.6.2套出你的实话258
16.6.3巧测圆周率259
16.7仁者见仁，智者见智260
16.8永恒的困惑261
16.9本章小结263
第17章数据决策264
17.1决策就是“拍脑袋”264
17.2哪里有物质，哪里就有数据265
17.2.1目的的统一265
17.2.2数据胜于雄辩266
17.3这是风险博弈267
17.3.1性价比优先267
17.3.2小迭代至上268
17.3.3不要“输不起”268
17.3.4留得青山在269
17.4本章小结270
第18章案例分析272
18.1K线图里的秘密272
18.1.1什么是市场273
18.1.2谁在控制价格273
18.1.3货币价格的形成276
18.1.4零和博弈277
18.1.5涨跌都盈利278
18.1.6价格的预测279
18.1.7形态280
18.1.8K线图周期282
18.1.9造市商与点差283
18.1.10科学分析284
18.1.11小结317
18.2数学能救命317
18.2.1阴云下的大西洋317
18.2.2护航船队的救星318
18.2.3数学家的天下324
18.2.4小结324
18.3人人都能运筹帷幄325
……
第19章与本书相关内容的问与答326
后记333
附录A335
参考文献363
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