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Data Science for Business

作者:
出版社: O'Reilly Media
副标题: What you need to know about data mining and data-analytic thinking
出版年: 2013-8-19
页数: 414
定价: USD 39.99
装帧: Paperback
ISBN: 9781449361327
7.9
57人已评价
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评价“Data Science for Business”

  • 最新
  • 热门
  • 0 syzdemonhunter 2016-12-25

    A guidebook for a real data scientist

  • 1 Graduatedben 2014-02-14

    对于数据分析数据挖掘领域的工作者,是一本业务为导向的指导书,让数据挖掘的价值真正体现出来,需要书中介绍的思维方式

  • 0 渡边彻 2015-09-12

    入门级弱智儿童教材

  • 0 Michael 2013-10-11

    赶大潮的教科书

  • 0 迪克牛B 2016-10-16

    常识科普类,没啥数学

  • 0 Miles 2016-02-27

    Interesting book covering most fundamental data science methodologies, terminologies, and some commonly used tricks. The author's efforts of lowering the bar for readers by minimizing math contents is well appreciated. However, many core data science concepts would have been much easier to comprehend if more maths were used.

  • 0 kite 2017-01-22

    专业的肯定吃不饱,不专业的或许会觉得不好理解不形象,但是,作者的那张流程图主张理解到就好了

  • 0 Evelyn小疯子 2016-10-03

    跟着公司的software book club读了半年的书,确实能够帮助不少软件工程师入门,且理解我们Data Scientist的苦。不过多少觉得硬货还是偏多,不大适合没有数学基础的人来读,容易把人吓跑,还不够平易近人

  • 0 Lianqiuzhuang 2013-11-16

    data science series.

  • 0 煮茶叶蛋 2016-04-24

    Fundamental principles 讲得很明白。就是很多地方觉得太啰嗦。。。

  • 2 wacow 2014-12-24

    侧重应用的一个整体workflow的东西,想看technical细节的不要看这种书,主要看能解决一些什么问题,以及学习怎么与非技术领域的人沟通合作时,学习作者怎么阐述问题。

  • 2 Eevee 2014-02-23

    去年粗略翻过一遍,无干货,也无甚湿货。没必要看的书。除非你想学一堆 biz 词汇去唬人。

  • 1 Graduatedben 2014-02-14

    对于数据分析数据挖掘领域的工作者,是一本业务为导向的指导书,让数据挖掘的价值真正体现出来,需要书中介绍的思维方式

  • 1 金箍棒棒 2017-04-29

    不错的入门书但是面试的时候被问到LR的局限在哪里我还是不知道

  • 1 听说 2016-12-18

    @来一发 骚年抱着哭

  • 0 syzdemonhunter 2016-12-25

    A guidebook for a real data scientist

  • 0 渡边彻 2015-09-12

    入门级弱智儿童教材

  • 0 Michael 2013-10-11

    赶大潮的教科书

  • 0 迪克牛B 2016-10-16

    常识科普类,没啥数学

  • 0 Miles 2016-02-27

    Interesting book covering most fundamental data science methodologies, terminologies, and some commonly used tricks. The author's efforts of lowering the bar for readers by minimizing math contents is well appreciated. However, many core data science concepts would have been much easier to comprehend if more maths were used.

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