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数据科学家读书会Book 2 – Data Science for Business 第三讲
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学,人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地,包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts,Business Analysts,Machine Learning Engineers,Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大,还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
这本书的潜在读者有三种,要和数据科学家一同工作的商业人士或者管理一个数据科学项目的管理人员,要开发数据科学解决方案的开发者和想要拓展业务能力的数据科学家们。
本书不是一个关于算法的书籍,并且刻意避开了那些纯粹算法的解决问题的角度。更多的专注于那些我们所相信的一套概念和指导思想,能够帮助我们从数据中提取出有用信息的更深层次的基础方法。所以本书更多的介绍一些数据科学和数据分析中的更加广泛的思路和方法,而不是某些具体的算法。当需要具体的描述一些步骤的时候,会更多的使用文字和图表的方法来阐述。
虽然本书不可避免地会出现很多技术性的解释和说明,但是会尽可能的通过给出一个完整深入的理解,而不是让你仅仅了解数据科学的皮毛。
本书具体内容包括:数据驱动的商业分析,商业问题的数据科学解决方案,预测性建模,过拟合以及如何防止过拟合,聚类算法和相似性,什么是一个好模型,模型表现的可视化,文字处理和向量化,数据科学和商业策略。
本书作者是Cole Nussbaumer Knaflic,数据分析专家,前 Google 人力分析团队经理,曾任银行和私募基金分析师,曾在马里兰艺术学院教授信息可视化课程。目前专门研究定量信息的有效展示,并撰写热门博客 storytellingwithdata.com。她的数据分析研讨会和演示深受世界各地受众追捧。
Foster Provost – NYU 商学院教授,在加入NYU 之前他在Verizon担任了五年的数据科学家。在过去的几年中,Provost 教授已经和不同的伙伴连续成功的创建了几个数据科学驱动的公司。
Tom Fawcett – 是一位机器学习领域的博士,并且在不同的领域的不同公司的研发部门工作了超过二十年时间。在数据挖掘,诈骗检测已经垃圾邮件过滤方面的研究成果对数据科学领域有很深远的影响。
Topic 6: similarity, neighbors and clusters 相似性,近邻以及聚类
Topic 7: Decision analytics thinking I决策分析思路
数据应用学院 — 北美留学生求职的最佳路径 https://www.dataapplab.com/