Cuốn sách này cung cấp phần giới thiệu cần thiết về lĩnh vực khoa học dữ liệu liên ngành đang nổi lên nhanh chóng. Nó tập trung vào các nguyên tắc cơ bản để trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi và các kỹ năng chính cần thiết để xây dựng hệ thống thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu. Cẩm nang thiết kế khoa học dữ liệu là nguồn cung cấp thông tin chi tiết thực tế nêu bật những gì thực sự quan trọng trong việc phân tích dữ liệu và cung cấp hiểu biết trực quan về cách sử dụng các khái niệm cốt lõi này. Cuốn sách không nhấn mạnh bất kỳ ngôn ngữ lập trình cụ thể hoặc bộ công cụ phân tích dữ liệu nào, thay vào đó tập trung vào thảo luận cấp cao về các nguyên tắc thiết kế quan trọng. Văn bản dễ đọc này phục vụ một cách lý tưởng nhu cầu của sinh viên đại học và sinh viên mới tốt nghiệp đang bắt đầu khóa học Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu. Nó tiết lộ ngành học này nằm ở điểm giao thoa của thống kê, khoa học máy tính và học máy như thế nào, với tầm quan trọng và đặc điểm riêng biệt của nó. Những người thực hành trong các lĩnh vực này và các lĩnh vực liên quan cũng sẽ thấy cuốn sách này hoàn hảo cho việc tự học. Các công cụ học tập bổ sung: Chứa Những câu chuyện chiến tranh, đưa ra quan điểm về cách áp dụng khoa học dữ liệu trong thế giới thực

Abstract:

This book provides a must-have introduction to the rapidly emerging interdisciplinary field of data science. It focuses on the principles fundamental to becoming a good data scientist and the key skills needed to build systems for collecting, analyzing, and interpreting data. The Data Science Design Manual is a source of practical insights that highlights what really matters in analyzing data, and provides an intuitive understanding of how these core concepts can be used. The book does not emphasize any particular programming language or suite of data-analysis tools, focusing instead on high-level discussion of important design principles. This easy-to-read text ideally serves the needs of undergraduate and early graduate students embarking on an Introduction to Data Science course. It reveals how this discipline sits at the intersection of statistics, computer science, and machine learning, with a distinct heft and character of its own. Practitioners in these and related fields will find this book perfect for self-study as well. Additional learning tools: Contains War Stories