人人可懂的数据科学

数据科学的主要目标就是通过数据分析来改进决策，它与数据挖掘、机器学习等领域紧密相关，但范围更广。《人人可懂的数据科学》简要介绍了该领域的发展、基础知识，并阐释了数据科学项目的各个阶段。书中既考虑数据基础架构和集成多个数据源数据所面临的挑战，又介绍机器学习基础并探讨如何应用机器学习专业技术解决现实问题。还综述了伦理和法律问题、数据法规的发展以及保护隐私的计算方法。最后探讨了数据科学的未来影响，并给出数据科学项目成功的原则。 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。