資料科學：困難部分 (Data Science: The Hard Parts: Techniques for Excelling at Data Science)
Daniel Vaughan 著 楊新章 譯
- 出版商: 歐萊禮
- 出版日期: 2024-07-02
- 定價: $680
- 售價: 7.9 折 $537
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 264
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 626324819X
- ISBN-13: 9786263248199
-
相關分類:
Data Science
- 此書翻譯自: Data Science: The Hard Parts: Techniques for Excelling at Data Science (Paperback)
立即出貨 (庫存 > 10)
買這商品的人也買了...
-
Machine Learning for Algorithmic Trading, 2/e (Paperback)$2,300$2,185 -
$2,472Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide -
Reinforcement Learning｜強化學習深度解析 (繁體中文版) (Reinforcement Learning: An Introduction, 2/e)$1,200$948 -
資料科學的建模基礎 : 別急著 coding！你知道模型的陷阱嗎？$599$509 -
Mastering Financial Pattern Recognition: Finding and Back-Testing Candlestick Patterns with Python$2,641$2,502 -
C# 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來$980$774 -
資料科學基礎數學 (Essential Math for Data Science)$680$537 -
資料視覺化｜使用 Python 與 JavaScript, 2/e (Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore, and Transform Your Data, 2/e)$880$695 -
$2,070Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science -
內網滲透實戰攻略$594$564 -
Power BI x Copilot x ChatGPT 商業報表設計入門：資料清理、資料模型、資料視覺化到報表共享建立全局觀念$630$498 -
Deep Learning for Finance: Creating Machine & Deep Learning Models for Trading in Python$2,328$2,205 -
AI 神助攻！程式設計新境界 – GitHub Copilot 開發 Python 如虎添翼 : 提示工程、問題分解、測試案例、除錯$560$442 -
新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型$750$593 -
$602大語言模型應用指南：以 ChatGPT 為起點，從入門到精通的 AI 實踐教程 (全彩) -
建立演進式系統架構｜支援常態性的變更, 2/e (Building Evolutionary Architectures: Automated Software Governance, 2/e)$580$458 -
Clean Code 錦囊妙計 (Clean Code Cookbook : Recipes to Improve the Design and Quality of Your Code)$880$695 -
生成式 AI：以 ChatGPT 與 OpenAI 模型實現高效創新 (Modern Generative AI with ChatGPT and OpenAI Models)$500$395 -
前端測試指南：策略與實踐$650$507 -
Vue 學習手冊 (Learning Vue: Core Concepts and Practical Patterns for Reusable, Composable, and Scalable User Interfaces)$680$537 -
LLM 大型語言模型的絕世祕笈：27路獨步劍法，帶你闖蕩生成式 AI 的五湖四海 （iThome鐵人賽系列書）$650$507 -
精確掌握 AI 大趨勢！深度學習技術解密：日本 AI 神人，帶你正確學會從機器學習到生成式 AI 的核心基礎$630$498 -
資料庫內部原理｜深入了解分散式資料系統的運作方式$780$616 -
機器學習的訓練資料 (Training Data for Machine Learning)$780$616 -
資料工程基礎｜規劃和建構強大、穩健的資料系統 (Fundamentals of Data Engineering)$980$774
相關主題
商品描述
卓越資料科學的技巧
幫助您在資料科學領域中脫穎而出！
「Daniel再次創作了一部傑作，為資料科學家和業務主管之間搭建了有助創造價值的橋樑。本書就是實現資料科學能獲得商業成功的那本關鍵手冊。」
—Adri Purkayastha
BNP Paribas全球AI技術風險主管
「全面涵蓋從經濟學到廣告，甚至是流行病學等多個領域，以及如何實際應用資料科學技術。它開端於大多數書籍結束的地方，深入探討由資料洞察驅動的實際決策過程。是每位資料科學家書架上迫切需要的重要資源。」
—Brett Holleman
自由職業資料科學家
這本實用指南提供了傳統的資料工程和資料科學教育中常被忽略的技術和最佳實務。常見的迷思是，優秀的資料科學家是這個領域中「重大主題」的專家（機器學習和程式設計）；但事實上，這些工具僅能帶我們走到一定程度而已。真正能區分頂尖資料科學家與普通資料科學家的，是他們對這些重大主題理解的細微差別，以及他們對商業產生影響的能力。
整體而言，本書內容能使在該領域工作的普通資料科學家和優秀資料科學家產生區別。作者Daniel Vaughan收集、擴展並應用這些技能來創造價值，並培訓來自不同公司和行業的資料科學家。
透過這本書，您將能夠：
‧確保您的資料科學工作流程能創造價值
‧設計可操作的、及時的、相關的指標
‧提供引人入勝的敘事，以獲得利益相關者的支持
‧使用模擬來確保您的機器學習演算法是解決問題的正確工具
‧識別、修正並預防資料洩漏
‧透過估算因果效應來了解增量性
作者簡介
Daniel Vaughan 曾在不同公司和行業的資料團隊中擔任領導角色，目前為多家金融科技公司提供建議，以確保其資料、機器學習和人工智慧的計劃順利成功；他也是《Analytical Skills for AI and Data Science》（O’Reilly）的作者；擁有超過15年的機器學習開發經驗，和超過8年的資料科學團隊領導經驗。Daniel擁有紐約大學的經濟學博士學位。
目錄大綱
第一部分 資料分析技術
第一章 摘要重點！用資料科學創造價值
第二章 度量設計
第三章 增長分解：理解順風和逆風
第四章 2×2 設計
第五章 建構業務案例
第六章 提升的奧祕
第七章 敘事
第八章 資料視覺化：選擇合適的圖表來傳達訊息
第二部分 機器學習
第九章 模擬和自助法
第十章 線性迴歸：回歸到基礎
第十一章 資料洩漏
第十二章 將模型投入生產
第十三章 機器學習講的故事
第十四章 從預測到決策
第十五章 增量性：資料科學的聖盃？
第十六章 A/B 測試
第十七章 大型語言模型與資料科學實務
