數(shù)據(jù)科學(xué)家養(yǎng)成手冊(cè)

認(rèn)知篇
第1章 什么是科學(xué)家 2
1.1 從太陽(yáng)東升西落開(kāi)始 2
1.1.1 農(nóng)歷 2
1.1.2 公歷 5
1.1.3 小結(jié) 7
1.2 阿基米德愛(ài)洗澡？ 7
1.3 托勒密的秘密 10
1.4 牛頓為什么那么牛 11
1.4.1 蘋果和三大定律 11
1.4.2 極限和微積分 12
1.5 高斯——高，實(shí)在是高 15
1.6 離經(jīng)叛道的愛(ài)因斯坦 17
1.7 本章小結(jié) 20
第2章 什么是科學(xué) 23
2.1 科學(xué)之科 23
2.2 邊界的迷茫 23
2.3 科學(xué)之殤 26
2.4 本章小結(jié) 27
第3章 數(shù)據(jù)與數(shù)學(xué) 28
3.1 什么是數(shù)據(jù) 28
3.2 數(shù)學(xué)的奧妙 29
3.2.1 《幾何原本》 29
3.2.2 《九章算術(shù)》 30
3.2.3 高等數(shù)學(xué) 34
3.3 本章小結(jié) 37
第4章 數(shù)據(jù)科學(xué)的使命 38
4.1 走近數(shù)據(jù)科學(xué) 38
4.1.1 介質(zhì) 38
4.1.2 從信息到數(shù)據(jù) 41
4.1.3 數(shù)據(jù)科學(xué)的本質(zhì) 43
4.2 萬(wàn)能的數(shù)據(jù)科學(xué) 44
4.2.1 測(cè)量 44
4.2.2 統(tǒng)計(jì)計(jì)算 47
4.2.3 指標(biāo) 52
4.3 使命必達(dá) 53
4.3.1 高效生產(chǎn) 53
4.3.2 破除迷信 56
4.3.3 目標(biāo)一致與不一致 57
4.4 本章小結(jié) 58
第5章 矛盾的世界 59
5.1 古希臘——學(xué)者高產(chǎn)的國(guó)度 59
5.2 矛盾無(wú)處不在 61
5.3 世界究竟是否可知 63
5.4 薛定諤的“喵星人” 64
5.5 本章小結(jié) 66
第6章 實(shí)驗(yàn)和哲學(xué) 68
6.1 樸素的認(rèn)知方法 68
6.1.1 眼見(jiàn)為實(shí) 69
6.1.2 歸納與總結(jié) 70
6.2 哲學(xué)靠譜嗎 71
6.3 數(shù)學(xué)的盡頭是哲學(xué) 72
6.4 本章小結(jié) 73
第7章 辯證思維 74
7.1 要不要辯證有多大區(qū)別 74
7.2 誰(shuí)對(duì)誰(shuí)錯(cuò) 76
7.3 做到客觀不容易 77
7.4 觀念的存弭 79
7.5 本章小結(jié) 82
分化篇
第8章 統(tǒng)計(jì)學(xué) 86
8.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)鼻祖—阿道夫·凱特勒 86
8.2 統(tǒng)計(jì)就是統(tǒng)共合計(jì) 88
8.3 數(shù)據(jù)來(lái)源 90
8.4 抽樣 91
8.5 對(duì)照實(shí)驗(yàn) 91
8.6 誤差 94
8.6.1 抽樣誤差 94
8.6.2 非抽樣誤差 96
8.7 概括性度量 97
8.7.1 集中趨勢(shì)度量 98
8.7.2 離散程度度量 100
8.7.3 小結(jié) 100
8.8 概率與分布 100
8.8.1 數(shù)學(xué)期望 102
8.8.2 正態(tài)分布 103
8.8.3 其他分布 106
8.9 統(tǒng)計(jì)學(xué)與大數(shù)據(jù) 107
第9章 信息論 109
9.1 模擬信號(hào) 109
9.2 信息量與信息熵 110
9.3 香農(nóng)公式 111
9.4 數(shù)字信號(hào) 112
9.5 編碼與壓縮 113
9.5.1 無(wú)損壓縮 114
9.5.2 有損壓縮 117
9.6 本章小結(jié) 126
第10章 混沌論 127
10.1 洛倫茲在想什么 128
10.2 羅伯特·梅的養(yǎng)魚計(jì)劃 129
10.3 有限的大腦，無(wú)限的維 130
10.4 謀殺上帝的拉普拉斯 132
10.5 龐加萊不是省油的燈 134
10.6 未知居然還能做預(yù)測(cè) 137
10.7 本章小結(jié) 137
第11章 算法學(xué) 139
11.1 離散的世界 139
11.2 成本的度量 142
11.3 窮舉法——暴力破解 143
11.4 分治法——化繁為簡(jiǎn) 152
11.5 回溯法——能省則省 154
11.6 貪心法——局部最優(yōu) 155
11.7 迭代法——步步逼近 156
11.7.1 牛頓法 157
11.7.2 梯度下降法 158
11.7.3 遺傳算法 159
11.8 機(jī)器學(xué)習(xí)——自動(dòng)歸納 161
11.8.1 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 162
11.8.2 監(jiān)督學(xué)習(xí) 164
11.8.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 176
11.9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——深度學(xué)習(xí) 178
11.9.1 神經(jīng)元 178
11.9.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 180
11.9.3 損失函數(shù) 181
11.9.4 非線性分類 183
11.9.5 激勵(lì)函數(shù) 187
11.9.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 189
11.9.7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 191
11.9.8 小結(jié) 194
11.10 本章小結(jié) 195
實(shí)踐篇
第12章 數(shù)據(jù)采集 198
12.1 數(shù)據(jù)的源頭 198
12.2 日志收集 199
12.2.1 實(shí)時(shí)上傳 200
12.2.2 延時(shí)上傳 203
12.2.3 加密問(wèn)題 204
12.2.4 壓縮問(wèn)題 205
12.2.5 連接方式 206
12.2.6 消息格式 208
12.2.7 維度分解 210
12.3 這只是不靠譜的開(kāi)始 211
12.4 本章小結(jié) 212
第13章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 213
13.1 讀寫不對(duì)等 213
13.1.1 讀多寫少 214
13.1.2 讀少寫多 214
13.1.3 讀寫都多 215
13.2 進(jìn)快還是出快 216
13.2.1 最快寫入 216
13.2.2 讀出最快 218
13.3 文件還是數(shù)據(jù)庫(kù) 218
13.4 要不要支持事務(wù) 219
13.5 表分區(qū)和索引 221
13.5.1 表分區(qū) 222
13.5.2 索引 222
13.6 穩(wěn)定最重要 225
13.7 安全性和副本 226
13.7.1 RAID 226
13.7.2 軟冗余 228
13.8 本章小結(jié) 229
第14章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 230
14.1 此“統(tǒng)計(jì)”恐非彼“統(tǒng)計(jì)” 230
14.2 要精確還是要簡(jiǎn)潔 234
14.3 統(tǒng)計(jì)是萬(wàn)能的嗎 235
14.4 注意性能 237
14.5 本章小結(jié) 238
第15章 數(shù)據(jù)建模 239
15.1 模型是寶貴的財(cái)富 240
15.2 量化是關(guān)鍵 241
15.3 該算法出馬了 241
15.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)模型 242
15.3.2 線性關(guān)系 243
15.3.3 復(fù)雜的非線性關(guān)系 243
15.4 算法的哲學(xué) 244
15.5 本章小結(jié) 245
第16章 數(shù)據(jù)可視化與分析 247
16.1 看得見(jiàn)，摸得著 247
16.2 顏色很重要 247
16.3 別說(shuō)布局沒(méi)有用 249
16.3.1 由上而下，由簡(jiǎn)而繁 249
16.3.2 總-分，分-總，總-分-總 251
16.3.3 毗鄰吸引 252
16.4 有圖就別要表格 253
16.5 分析的內(nèi)涵 254
16.5.1 相關(guān)性分析 255
16.5.2 預(yù)測(cè)分析 256
16.5.3 其他分析 257
16.6 有趣的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用 257
16.6.1 不規(guī)則圖形的面積 258
16.6.2 套出你的實(shí)話 258
16.6.3 巧測(cè)圓周率 259
16.7 仁者見(jiàn)仁，智者見(jiàn)智 260
16.8 永恒的困惑 261
16.9 本章小結(jié) 263
第17章 數(shù)據(jù)決策 264
17.1 決策就是“拍腦袋” 264
17.2 哪里有物質(zhì)，哪里就有數(shù)據(jù) 265
17.2.1 目的的統(tǒng)一 265
17.2.2 數(shù)據(jù)勝于雄辯 266
17.3 這是風(fēng)險(xiǎn)博弈 267
17.3.1 性價(jià)比優(yōu)先 267
17.3.2 小迭代至上 268
17.3.3 不要“輸不起” 268
17.3.4 留得青山在 269
17.4 本章小結(jié) 270
第18章 案例分析 272
18.1 K線圖里的秘密 272
18.1.1 什么是市場(chǎng) 273
18.1.2 誰(shuí)在控制價(jià)格 273
18.1.3 貨幣價(jià)格的形成 276
18.1.4 零和博弈 277
18.1.5 漲跌都盈利 278
18.1.6 價(jià)格的預(yù)測(cè) 279
18.1.7 形態(tài) 280
18.1.8 K線圖周期 282
18.1.9 造市商與點(diǎn)差 283
18.1.10 科學(xué)分析 284
18.1.11 小結(jié) 317
18.2 數(shù)學(xué)能救命 317
18.2.1 陰云下的大西洋 317
18.2.2 護(hù)航船隊(duì)的救星 318
18.2.3 數(shù)學(xué)家的天下 324
18.2.4 小結(jié) 324
18.3 人人都能運(yùn)籌帷幄 325
第19章 與本書相關(guān)內(nèi)容的問(wèn)與答 326
后記 333
附錄A 335
A.1 VMware Workstation的安裝 335
A.1.1 VMware簡(jiǎn)介 335
A.1.2 安裝準(zhǔn)備工作 335
A.2 CentOS虛擬機(jī)的安裝 338
A.2.1 下載DVD鏡像 338
A.2.2 創(chuàng)建VMware虛擬機(jī) 338
A.3 Ubuntu虛擬機(jī)的安裝 344
A.4 Python語(yǔ)言簡(jiǎn)介 350
A.4.1 安裝Python 350
A.4.2 Hello Python 350
A.4.3 行與縮進(jìn) 350
A.4.4 變量類型 351
A.4.5 循環(huán)語(yǔ)句 352
A.4.6 函數(shù) 353
A.4.7 模塊 354
A.4.8 小結(jié) 354
A.5 Scikit-learn庫(kù)簡(jiǎn)介 355
A.6 安裝Theano 356
A.7 安裝Keras 356
A.8 安裝MySQL 357
A.9 安裝MySQL-Python驅(qū)動(dòng) 358
A.10 MT4平臺(tái)簡(jiǎn)介 359
參考文獻(xiàn) 363