數(shù)據(jù)科學(xué)家修煉之道

目錄 第1章　數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù) 1 1.1 深挖大數(shù)據(jù) 1 1.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè) 5 1.3 數(shù)據(jù)科學(xué)的誕生 7 1.4 要點(diǎn) 9 第2章　數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性 10 2.1 數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的歷史 10 2.2 新規(guī)則 14 2.3 新思維與隨之而來(lái)的變化 17 2.4 要點(diǎn) 18 第3章　數(shù)據(jù)科學(xué)家的類(lèi)型 19 3.1 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者 19 3.2 數(shù)據(jù)研究者 20 3.3 數(shù)據(jù)創(chuàng)意師 21 3.4 數(shù)據(jù)商務(wù)人士 21 3.5 混合/普適類(lèi)型 22 3.6 要點(diǎn) 22 第4章　數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維體系 24 4.1 特質(zhì) 24 4.2 素質(zhì)與能力 27 4.3　思維 32 4.4　抱負(fù) 34 4.5　要點(diǎn) 36 第5章　技術(shù)資質(zhì) 37 5.1　綜合的編程能力 37 5.2　科學(xué)背景 39 5.3　專(zhuān)業(yè)化知識(shí) 40 5.4　要點(diǎn) 42 第6章　經(jīng)驗(yàn) 44 6.1 企業(yè)實(shí)戰(zhàn)VS學(xué)術(shù)研究的經(jīng)驗(yàn) 44 6.2 經(jīng)驗(yàn)VS正規(guī)教育 46 6.3 如何獲得第一桶經(jīng)驗(yàn) 46 6.4 要點(diǎn) 48 第7章　社交圈 49 7.1 豈止于專(zhuān)業(yè)社交圈 49 7.2 與學(xué)術(shù)圈的關(guān)系 50 7.3 與商業(yè)世界的關(guān)系 51 7.4 要點(diǎn) 52 第8章　所用的軟件 53 8.1 Hadoop套件和朋友們 53 8.2 面向?qū)ο缶幊陶Z(yǔ)言 60 8.3 數(shù)據(jù)分析軟件 63 8.4 可視化工具 66 8.5 集成大數(shù)據(jù)系統(tǒng) 68 8.6 其他一些程序 69 8.7 要點(diǎn) 72 第9章　學(xué)習(xí)新知與解決問(wèn)題 74 9.1 研討會(huì) 74 9.2 會(huì)議 76 9.3 在線(xiàn)課程 76 9.4 數(shù)據(jù)科學(xué)小組 80 9.5 需求問(wèn)題 82 9.6 專(zhuān)業(yè)知識(shí)缺乏問(wèn)題 83 9.7 綜合運(yùn)用各種工具 84 9.8 要點(diǎn) 85 第10章　機(jī)器學(xué)習(xí)與R語(yǔ)言平臺(tái) 86 10.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)史 86 10.2 人工智能的未來(lái) 89 10.3 機(jī)器學(xué)習(xí)VS統(tǒng)計(jì)方法 90 10.4 在數(shù)據(jù)科學(xué)中使用機(jī)器學(xué)習(xí) 93 10.5 R平臺(tái)簡(jiǎn)介 95 10.6 機(jī)器學(xué)習(xí)和R語(yǔ)言資料 99 10.7 要點(diǎn) 101 第11章　數(shù)據(jù)科學(xué)的處理流