数据科学家修炼之道

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内容提要

前言

第1章　数据科学与大数据

第2章　数据科学的重要性

第3章　数据科学家的类型

第4章　数据科学家的思维体系

第5章　技术资质

第6章　经验

第7章　社交圈

第8章　所用的软件

第9章　学习新知与解决问题

第10章　机器学习与R语言平台

第11章　数据科学的处理流程

第12章　所需的具体技能

第13章　数据科学职位哪家寻

第14章　自我展示

第15章　自由职业数据科学家之路

第16章　职业数据科学家的案例学习

第17章　资深数据科学家案例学习

第18章　新数据科学家的召唤

结语

术语表

附录1　有用的网页链接

附录2　相关文章

附录3　线下资源

作者简介

学习大数据是什么，通过它的主要特征——体量、多样、高速与精确，展现出与传统数据有何不同。



探讨不同类型的数据科学家以及他们各自类型的技术专长。



挖掘数据科学家所需的技能，包括相关的思维模式、技术能力、经验，以及数据科学家与人接触交流的方式。

当一天数据科学家，体验你可能会遇到的问题，并尝试如何解决它们。你会使用何种程序？你会以何种方式去拓展知识和技能？

基于你的起点（编程背景、机器学习背景或者数据相关的背景），看看你如何才能成为一名数据科学家。

一步一步地跟随数据科学家的入职经历：应该去看哪些地方，如何向一名潜在雇主展示自己，以及成为一名自由职业者的得与失。

阅读一些富有经验的高级数据科学家的案例，更好地了解这个职位的实际角色。

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