这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 《数据天才：数据科学家修炼之道》有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。《数据天才：数据科学家修炼之道》中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助《数据天才：数据科学家修炼之道》，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。 《数据天才：数据科学家修炼之道》是写给数据科学家和相关专业人士的（如业务分析师、计算机科学家、软件工程师、数据工程师和统计学家），也适合有兴趣转投大数据科学事业的人阅读。

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学习大数据是什么，通过它的主要特征——体量、多样、高速与精确，展现出与传统数据有何不同。 探讨不同类型的数据科学家以及他们各自类型的技术专长。 挖掘数据科学家所需的技能，包括相关的思维模式、技术能力、经验，以及数据科学家与人接触交流的方式。 当一天数据科学家，体验你可能会遇到的问题，并尝试如何解决它们。你会使用何种程序？你会以何种方式去拓展知识和技能？ 基于你的起点（编程背景、机器学习背景或者数据相关的背景），看看你如何才能成为一名数据科学家。 一步一步地跟随数据科学家的入职经历：应该去看哪些地方，如何向一名潜在雇主展示自己，以及成为一名自由职业者的得与失。 阅读一些富有经验的高级数据科学家的案例，更好地了解这个职位的实际角色。

本书选取世界知名的25位数据科学家进行了深度的访谈，从不同的视角和维度，将他们的智慧、经验、指导和建议凝聚成册。每一篇访谈都是一次深度的交流，涵盖了这些数据科学家最初从菜鸟起步，运用各种知识武装和充实自己，一直到最终成为一名卓有成效的数据科学家的全过程。通过阅读本书中的访谈，读者可以形成对数据科学的宏观认识和了解，更深刻地认识和体验数据科学家的角色，并且从这些前辈的过往经历中学到宝贵的知识和经验以应用于自身的成长和事业中。 本书适合有志于成为数据科学家的人、正在从事数据科学相关工作的人、数据科学团队的领导者和企业家以及商业人士参考，也适合对数据感兴趣的普通读者阅读。

作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以最为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。《数据科学家养成手册》从众多先贤及科学家的轶事讲起，以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学所应关注的要点，然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实，从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。《数据科学家养成手册》并不以高深的数学理论研究作为目的，也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络，而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗，并试着从中悟出一些道理。 《数据科学家养成手册》适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人，初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人，产品经理、运营经理、数据分析师、数据库开发工程...(展开全部)

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学习如何利用R语言洞察、知晓、理解原始数据。 《数据科学：R语言实现（影印版 英文版）》介绍了R、RStudio以及tidyverse，后者是一组相互配合工作的R包，能够使数据科学快速、流畅、富有乐趣。 《数据科学：R语言实现（影印版 英文版）》旨在帮助你尽快地上手数据科学相关的工作，并不要求读者具备编程经验。 《数据科学：R语言实现（影印版 英文版）》Hadley Wickham和Garrett Grolernund将一步步指导你对数据进行导入、提炼、探索以及建模并发布成果。除了处理数据所需的基本工具，你还将会对数据科学的周期拥有一个完整的、宏观的理解。

约翰· D.凯莱赫(John D. Kelleher) 布伦丹·蒂尔尼(Brendan Tierney) 著：约翰· D.凯莱赫(John D. Kelleher) 是都柏林理工学院计算机科学学院的教授以及信息、通信和娱乐研究所的学术负责人。他的研究得到了ADAPT中心的支持，该中心由爱尔兰科学基金会（Grant 13 / RC / 2106）资助，同时也接受欧洲区域发展基金的资助。 他还是《Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics》的作者之一。 布伦丹·蒂尔尼(Brendan Tierney）是都柏林理工学院计算机科学学院的讲师，同时也是Oracle ACE 主任，还著有多本基于Oracle技术的数据挖掘类著作。

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本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。