商品簡介
本書對數據科學的商業應用做出了全面的講解，包括數據科學能解決哪些問題、如何在企業中應用數據科學以及相關的數據科學技術。數據科學家可以研究企業經營的目標和制約因素，以發揮更大的作用。本書非常適合根據數據科學和數據分析做出關鍵決策的企業高管以及數據科學家，也很適合需要向別人介紹數據分析產品的營銷人員。
作者簡介
菲爾德·卡迪 (Field Cady)艾倫人工智能研究所數據科學家，為客戶提供咨詢服務，曾任職於谷歌。他擁有斯坦福大學物理和數學學士學位，以及卡內基梅隆大學計算機科學碩士學位。
名人/編輯推薦
1.全面講解商業領域中的數據處理、機器學習和人工智能，數據科學家的手冊。深圳數據交易所數據應用部負責人李可順、浙江大學客座教授 曹嘉飛傾情推薦。
2.不僅介紹了數據科學的基本概念和技術，更重要的是闡述了如何將這些技術應用到商業領域中。書中提供了很多實用的建議和技巧，可以幫助讀者更好地應用數據科學來推動商業決策和實現商業價值。
3.評估企業是否需要數據科學家，以及數據科學家需要哪些能力；評估項目是否需要大數據技術，以及大數據為何會約束分析師；介紹更適合解決眾多問題的前沿人工智能工具以及經典方法。
目次
第一章 前言 001
1.1 為什麼企業管理者需要了解數據科學 003
1.2 新時代的數據素養 005
1.3 數據驅動式開發 007
1.4 如何使用本書 010
第二章 商業領域中的數據科學 013
2.1 什麼是數據科學 015
2.2 企業中的數據科學 036
2.3 聘請數據科學家 048
2.4 管理失敗案例 067
第三章 處理現代數據 073
3.1 非結構化數據和被動收集 076
3.2 數據類型和來源 078
3.3 數據格式 079
3.4 數據庫 087
3.5 數據分析軟件架構 093
第四章 講述故事和總結數據 101
4.1 選擇要度量的內容 104
4.2 異常值、可視化和概要統計的局限性：一圖抵千數 108
4.3 實驗、相關性和因果關係 113
4.4 以一個數字進行總結 117
4.5 評估關鍵特徵：集中趨勢、擴散程度和重尾 118
4.6 總結兩個數字：相關係數和散點圖 128
4.7 高階內容：擬合直線或曲線 133
4.8 統計學：如何不自欺欺人 142
4.9 高階內容：值得了解的概率分布 158
第五章 機器學習 175
5.1 監督式學習、非監督式學習、二元分類 178
5.2 測量性能 188
5.3 高階內容：重要分類器 198
5.4 數據結構：無監督式學習 217
5.5 邊做邊學：強化學習 235
第六章 了解工具 241
6.1 關於學習編碼的注意事項 244
6.2 速查表 245
6.3 數據科學生態系統的組成部分 246
6.4 高階內容：數據庫查詢速成課 264
第七章 深度學習和人工智能 275
7.1 人工智能概述 278
7.2 神經網絡 282
7.3 自然語言處理（NLP） 296
7.4 知識庫和圖表 305
後記 309
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