《数据科学实战》pdf（Doing Data Science）pdf
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我有一段时间以来一直在寻找一本可以作为数据科学主题后续阅读的书，2而《数据科学实战》（Doing Data Science）就是我的最佳选择。
什么是数据科学？ “数据科学”一书不仅解释了数据科学是什么，而且还提供了一个必须掌握的方法和技术的广泛概述，以便将自己称为数据科学家。这本书是基于哥伦比亚大学的数据科学课程。然而，它不应被视为关于数据科学的教科书，而应被视为数据科学中许多主题的广泛介绍。
在2013年春天，我学习了两门Coursera课程。一个是关于统计编程语言R，一个是关于数据分析。我有一段时间以来一直在寻找一本可以作为数据科学主题后续阅读的书。这就是我选择“做数据科学”的原因。
本书首先介绍了数据科学的全部内容，然后是关于统计推断，解释性数据分析，各种机器学习算法，线性和逻辑回归以及朴素贝叶斯等主题的四章。
本书的最佳部分绝对是第6章到第8章和第10章。在这里，我们发现了有关应用于财务建模，从数据中提取信息和社交网络的数据科学报道的有趣讨论。我非常喜欢检查时间戳数据，Kaggle模型，功能选择以及案例属性数据与社交网络数据。然而，这些主题背后的数学再次被解释得非常肤浅。中心性度量是社交网络分析的核心，但如果没有关于基础数学的更详细解释，就很难为措施制定直觉。这些章节包含许多有用的资源，可用于查找有关所讨论主题的其他信息。
数据可视化是通信结果数据科学不可或缺的一部分。数据科学领域的初学者需要具体且易于遵循如何开始可视化的指导。遗憾的是，本书更侧重于在现代艺术项目中使用数据可视化。内容仅供初学者抽象，以了解数据科学中可视化的使用。
另外，下载包含编程示例的代码可供下载。自己输入代码只是浪费时间。
