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資料科學:困難部分

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科學
科學科學是一種系統性的知識體系,它積累和組織並可檢驗有關於宇宙的解釋和預測。科學強調預測結果的具體性和可證偽性,這有別於空泛的哲學。科學也不等同於尋求絕對無誤的真理,而是在現有基礎上,摸索式地不斷接近真理。故科學的發展史就是一部人類對宇宙的認識偏差的糾正史。

科學的源頭最早可追溯到約公元前3500年至前3000年的古埃及和兩河流域。這兩個文明在數學、天文、醫學方面的成就傳入並塑造了古典時代的希臘自然哲學,後者正式嘗試以自然原因來解釋物質世界中的事件。西羅馬帝國傾覆後,在中世紀的頭幾個世紀中,有關古希臘人的世界觀念的知識在西歐漸漸被遺忘,但卻在伊斯蘭黃金時代的穆斯林世界中得以保存下來。10世紀到13世紀,西歐找回了古希臘的著作並吸收了伊斯蘭學者的研究,自然哲學就此復活,並且接下來在始於16世紀的科學革命中轉型,其間的新觀念和新發現脫離了古希臘觀念和傳統之窠臼。科學方法迅速在獲取知識方面起到更大作用,不過科學的制度化和職業化還是要等到19世紀才開始成型。

科學原僅指對自然現象之規律的探索與總結,但人文學科也越來越多地被冠以「科學」之名。現代科學一般說來可劃分為三大分支:形式科學,研究抽象概念;自然科學,在最寬泛的意義上研究自然;以及社會科學,研究個體與社會。不過,對於形式科學能否確實算作一類科學存在不同意見,因為其並不依賴經驗證據。而運用既有科學知識以達成實用目的的學科,如工程學和醫學,則被歸為應用科學。

科學以研究為基礎,而研究通常是在學術和研究機構、以及政府機構和公司中進行。科學研究的實際影響使得科學政策被制訂出來,以求施影響於科學界,促使商業產品、武器、醫療衛生以及環境保護獲得優先發展。
  維基百科

圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:資料科學:困難部分

內容簡介:卓越資料科學的技巧

幫助您在資料科學領域中脫穎而出!

「Daniel再次創作了一部傑作,為資料科學家和業務主管之間搭建了有助創造價值的橋樑。本書就是實現資料科學能獲得商業成功的那本關鍵手冊。」
—Adri Purkayastha
BNP Paribas全球AI技術風險主管

「全面涵蓋從經濟學到廣告,甚至是流行病學等多個領域,以及如何實際應用資料科學技術。它開端於大多數書籍結束的地方,深入探討由資料洞察驅動的實際決策過程。是每位資料科學家書架上迫切需要的重要資源。」
—Brett Holleman
自由職業資料科學家



這本實用指南提供了傳統的資料工程和資料科學教育中常被忽略的技術和最佳實務。常見的迷思是,優秀的資料科學家是這個領域中「重大主題」的專家(機器學習和程式設計);但事實上,這些工具僅能帶我們走到一定程度而已。真正能區分頂尖資料科學家與普通資料科學家的,是他們對這些重大主題理解的細微差別,以及他們對商業產生影響的能力。

整體而言,本書內容能使在該領域工作的普通資料科學家和優秀資料科學家產生區別。作者Daniel Vaughan收集、擴展並應用這些技能來創造價值,並培訓來自不同公司和行業的資料科學家。

透過這本書,您將能夠:
‧確保您的資料科學工作流程能創造價值
‧設計可操作的、及時的、相關的指標
‧提供引人入勝的敘事,以獲得利益相關者的支持
‧使用模擬來確保您的機器學習演算法是解決問題的正確工具
‧識別、修正並預防資料洩漏
‧透過估算因果效應來了解增量性

目錄
章節說明:第一部分 資料分析技術
第一章 摘要重點!用資料科學創造價值
第二章 度量設計
第三章 增長分解:理解順風和逆風
第四章 2×2 設計
第五章 建構業務案例
第六章 提升的奧祕
第七章 敘事
第八章 資料視覺化:選擇合適的圖表來傳達訊息

第二部分 機器學習
第九章 模擬和自助法
第十章 線性迴歸:回歸到基礎
第十一章 資料洩漏
第十二章 將模型投入生產
第十三章 機器學習講的故事
第十四章 從預測到決策
第十五章 增量性:資料科學的聖盃?
第十六章 A/B 測試
第十七章 大型語言模型與資料科學實務
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