《数据科学家养成手册》是一本对于数据科学家养成至关重要的指南。该书通过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，从更高、更广的视角回顾了科学及数据科学在各个生产环节的缩影。这本书非常适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人。尤其是对初级人员来说，这本书极富实用价值。无论是对数据收集、清洗、处理，还是对模型建立、评估和解释，本书都给出了清晰的指导。它提供了一种系统和全面的方法来帮助读者构建自己的数据科学家技能，同时也加深了对科学及数据科学的理解。这本书是数据科学领域不可或缺的指南，能帮助读者打好坚实的基础，迈出成功的第一步。
数据科学家养成手册电子书封面
读者评价
本想作为数据科学入门书籍，没想到变成了历史科普，很适合大一新生，买一本巩固下历史知识，顺便感受下新知识。数据科学家养成手册名字 浪费了，真的想数据科学方面还不是不要读了，时间我已经替你们浪费过了
目前为止读过的，对数据科学讲解最为透彻的一本书
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学校图书馆看到的一本书，书名很吸引人，并且只有300来页，便借来阅读。
感觉作者想表达的很多，想从零开始娓娓道来，想从哲学到科学再到哲学，想从完整地去叙述数据科学的前世今生，体系，但是毕竟篇幅有限，能力有限（仅个人认为，因为书中大量百度百科的引用实在是让人怀疑作者的严谨态度）。
若是作者能从初心出发，按照自己的思路花十年时间，写成几卷，那想必是一本经典。然而滂沱的开篇与野心最终写成了快餐。
内容方面，如果说是因为篇幅问题，不能深入，那么不是作者的问题。但是篇幅安排则是作者的责任了。需要深入叙述的草草了之，人尽皆知的却详细叙述，但是又缺乏独到见解。尤其是14，15，16章，用30页讲完了数据统计，数据建模与数据可视化，内容的深度可想而知。然而这些东西只讲广度看完等于白看。
尤其是第18章，简直了，贴了大量重复代码（比如数据库操作，完全可以先封装一个类），keras的输出居然也贴，还贴好几次！代码的质量和风格更是不忍直视，严重怀疑作者有10年以上IT经验！
训练的时候居然用测试集准确度调参！测试集只能用一次这是基本常识好吗！调参用验证集！
总之，如果真的想入门数据科学，还是从比较经典的教科书级别的书籍开始吧，相信会比看这本书来的更加实在。
内容介绍
作为认知科学的延伸，数据科学应当越来越受到广大大数据工作者的重视。同时，数据科学也要摒弃神秘感，以亲民的姿态与每一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》从讲述众多先贤及科学家的轶事开始，逐步总结出科学及数据科学所关注的要点。随后，在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与实践，从更高、更广的视角审视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》并不着重于高深的数学理论研究，也不将某一种计算机语言编程作为主线，而是通过一系列看似孤立的故事与工程，不断发现并领悟其中的道理。
《数据科学家养成手册》适合大数据从业人员以及对大数据相关知识感兴趣的人阅读。它也适用于初级和中级程序员、架构师，以及希望通过对数据的感知来改进工作的人。此外，对数据分析工作敏感的产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程师等人群，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，也能从中获益。
目录
- 第1章 什么是科学家
- 第2章 什么是科学 23
- 第3章 数据与数学 28
- 第4章 数据科学的使命 38
- 第5章 矛盾的世界 59
- 第6章 实验和哲学 68
- 第7章 辩证思维 74
- 第8章 统计学 86
- 第9章 信息论 109
- 第10章 混沌论 127
- 第11章 算法学 139
- 第12章 数据采集 198
- 第13章 数据存储 213
- 第14章 数据统计 230
- 第15章 数据建模 239
- 第16章 数据可视化与分析 247
- 第17章 数据决策 264
- 第18章 案例分析 272
- 第19章 与本书相关内容的问与答 326
读者对象 （1）大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人。 （2）初级和中级程序员、架构师，以及希望通过对数据的感知改进工作的人。 （3）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。 （4）希望在思维方式领域进行拓展的高校毕业生和希望接触并了解数据科学的社会人员。 （5）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。
如果你希望读完这本书后能够在数学方面有很大的提升，在工程代码能力方面有巨大的进步，这本书恐怕帮不上什么大忙。但我相信，在读完这本书后，你会在一些以前并不熟知的领域有所了解和感悟，并逐步完善理解和分析问题的视角。如果你不是数据研究人员，也可以把这本书当成一个休闲读本。这本书里既没有太多的公式，也没有太过高深的理论，有的只是我在和你攀谈的过程中与你一起发现的新视角。