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数据科学工程实践
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书名
数据科学工程实践
作者
谢梁
缪莹莹
高梓尧
王子玲
格式
AZW3,MOBI,EPUB
ISBN书号
9787111682547
出版年
2021-6-1
出版社
机械工业出版社
页数
259
定价
89
装帧
平装
标签
工学
控制科学与工程
检测技术与自动化装置
豆瓣评论
bruce
写得什么乱七八糟的东西!前言中说将技术与商业场景紧密结合,强调开放性商业问题在量化分析上的收敛,但没有任何实际的商业问题的分析推导思路,全是简单的案例,行文没有逻辑,代码质量很差,完全不知道在说什么。
08-26
Utopia
这本书涵盖了商业理解、量化模型、数据技术3个方向,介绍了数据科学的应用场景、理论支撑和技术,很适合从业者阅读。
06-29
用脚趾想
机器学习章节一般,其余章节还行,介绍了一些不常见的方法
07-19
天堂的恶魔
想学数据科学的所有知识点不现实也没必要,这本书把关键节点介绍到了,可以作为初入职场的修炼手册。
06-29
Arc
能看出来很苦口婆心了
09-02
Starry
用于了解,内容不够扎实
02-12
Trim
有些章节很开阔视野,是完全没听过的研究方法...如果有paper标注就更好了
06-28
vito
近二十位作者共创、众包完成的书,以后看到这么多人写的拼盘书籍,一定要躲得远远的。除了前两章还有点水平,后面真的是不值得一看。选题挺不错,但是质量不敢恭维,一本用 python 解决项目的书,居然还有个案例半中间出现了 R 语言,拼盘也要讲究点风格统一吧,挺失望的。
12-21
clmz
没有具体的业务场景不建议看…
08-04
大憨
有点东西,SVD原理及推导是见过的中的讲的最通俗易懂的。
08-15
杀意大名
认为这个书的水平没有到达工作2年分析师的水准, 原因有三: 问题的背景和定义讲不明白; 数学公式和方法本质说不清楚; 半本书靠代码充数, 且代码只是掉包和堆叠. 唯一的用处是抛出了一些问题, 帮助了解不同业务中数据科学方法的使用. 非常遗憾...
08-31
谷粒粒
给ab实验两分。其他的部分看目录以为会有深入的业务结合,结果实际内容并没有比谷歌关键词来得多… 还有,这种大段代码是哪里来的风气,凑字数吗?
05-30
佳吉
纯技术,就有些难读懂
03-31
一袋米扛几楼
还不错,能开阔视野,可作为数据科学的入门书籍
09-23
豆瓣评论