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第1章 数据科学与大数据1

1.1 深挖大数据1

1.2 大数据产业5

1.3 数据科学的诞生7

1.4 要点9

第2章 数据科学的重要性10

2.1 数据科学领域的历史10

2.2 新规则14

2.3 新思维与随之而来的变化17

2.4 要点18

第3章 数据科学家的类型19

3.1 数据开发者19

3.2 数据研究者20

3.3 数据创意师21

3.4 数据商务人士21

3.5 混合／普适类型22

3.6 要点22

第4章 数据科学家的思维体系24

4.1 特质24

4.2 素质与能力27

4.3 思维32

4.4 抱负34

4.5 要点36

第5章 技术资质37

5.1 综合的编程能力37

5.2 科学背景39

5.3 专业化知识40

5.4 要点42

第6章 经验44

6.1 企业实战VS学术研究的经验44

6.2 经验VS正规教育46

6.3 如何获得第一桶经验46

6.4 要点48

第7章 社交圈49

7.1 岂止于专业社交圈49

7.2 与学术圈的关系50

7.3 与商业世界的关系51

7.4 要点52

第8章 所用的软件53

8.1 Hadoop套件和朋友们53

8.2 面向对象编程语言60

8.3 数据分析软件63

8.4 可视化工具66

8.5 集成大数据系统68

8.6 其他一些程序69

8.7 要点72

第9章 学习新知与解决问题74

9.1 研讨会74

9.2 会议76

9.3 在线课程76

9.4 数据科学小组80

9.5 需求问题82

9.6 专业知识缺乏问题83

9.7 综合运用各种工具84

9.8 要点85

第10章 机器学习与R语言平台86

10.1 机器学习简史86

10.2 人工智能的未来89

10.3 机器学习VS统计方法90

10.4 在数据科学中使用机器学习93

10.5 R平台简介95

10.6 机器学习和R语言资料99

10.7 要点101

第11章 数据科学的处理流程103

11.1 数据准备104

11.2 数据探索108

11.3 数据表示109

11.4 数据发现110

11.5 数据学习111

11.6 创造数据产品112

11.7 洞察、交付以及可视化呈现115

11.8 重点117

第12章 所需的具体技能119

12.1 人才市场目前看中的数据科学家所需技能119

12.2 程序员的自我修养121

12.3 统计师和机器学习从业者的自我修养125

12.4 数据相关领域从业人员的自我修养135

12.5 学生的自我修养140

12.6 要点141

第13章 数据科学职位哪家寻145

13.1 直接联系公司146

13.2 专业人际关系149

13.3 招聘网站154

13.4 其他方法158

13.5 要点159

第14章 自我展示160

14.1 关注雇主161

14.2 灵活性和适应性162

14.3 交付物163

14.4 让自己从竞争中脱颖而出164

14.5 独当一面167

14.6 其他应该考虑的因素168

14.7 要点168

第15章 自由职业数据科学家之路170

15.1 成为自由职业数据科学的利弊171

15.2 自由职业生涯要持续多久172

15.3 其他你可以提供的服务173

15.4 一些自由数据分析工作174

15.5 要点177

第16章 职业数据科学家的案例学习179

16.1 Raj Bondugula博士179

16.2 Praneeth Vepakomma183

16.3 要点186

第17章 资深数据科学家案例学习188

17.1 基本职业背景与学历背景188

17.2 对于数据科学实践的观点189

17.3 数据科学的未来190

17.4 给数据科学家新人的建议191

17.5 要点191

第18章 新数据科学家的召唤193

18.1 针对入门级数据科学家的招聘广告193

18.2 针对数据科学专家的招聘广告195

18.3 针对资深数据科学家的招聘广告198

18.4 网上搜索职位的一些建议200

8.5 要点202

结语203

术语表205

附录1 有用的网页链接223

附录2 相关文章226

附录3 线下资源229