Carl Shan于2014年在芝加哥大学 Eric & Wendy Schmidt数据科学学会担任数据科学家, 用数据模型协助非营利组织的工作。他与人合作撰写了一篇论文,将监督学习应用于公共政策问题。他以优异的成绩毕业于加州大学伯克利分校并获得了统计学学位。他目前在加州圣马特奥的Nueva学校教授机器学习和计算机科学。你可以通过www.carlshan.com了解关于他的更多信息。
Henry Wang目前在伦敦,在一家专注于转型工作的金融公司工作 。在此之前,他曾在美国的一家可再生能源公司进行增长股权投资。在他的闲暇时间里,他喜欢参与诸如Numer.ai这样的数据科学竞赛,并且对基于随机梯度的机器学习优化算法很感兴趣。他拥有加州大学伯克利分校的统计学学位。你可以通过www.henrywang7.com了解关于他的更多信息。
William Chen是Quora的数据科学经理,他在那里帮助公司发展壮大并与世界分享知识。他也是Quora(https://www.quora.com/profile/ William-Chen-6)上一个狂热的作家,在那里他回答各种关于数据科学、统计、机器学习、概率的问题。他参与本书的写作,分享了数据科学家的故事,以帮助那些想要进入这个行业的人。在闲暇时候,他的爱好是玩“密室逃脱”, 他还开了一个专门用于分享这类“越狱经验”的博客。William拥有哈佛大学的统计学学士和应用数学硕士学位。他的个人网站是www.wzchen.com。
Max Song曾在Ayasdi担任数据科学家,他也是Neurocurious(后来被Vium收购)公司的联合创始人。他曾任奇点大学(Singularity University)的生物信息助教,从而接触人工智能的概念。他热爱学习、旅行和社区建设,并与其他人共同创立了 “壹沙龙(onesalon.org)”。Max拥有布朗大学 (Brown University) 的应用数学和生物学学士学位、清华大学苏世民学院(Schwarzman College)的硕士学位,他是苏世民学院的首届学生之一。他目前在香港的一家家族公司从事研究和投资。你可以通过www.maxsong.io了解关于他的更多信息。
发表于2024-12-22
数据科学家访谈录 2024 pdf epub mobi 电子书
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图书标签: 数据科学 机器学习 大数据 人工智能 访谈 计算机 商业 新经济
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。
数据科学家的人生规划和入行思路。
评分从事数据类工作两年了,看这本书有不错的收获。书中很强调的可视化交流、统计及编程,也是深有感触。比较适合新手吧,新手推荐
评分一部科学家从科研转向业界的血泪史
评分挺有启发性的,适合对数据有一些了解的新手,老鸟可能不太需要这些
评分高强度训练 数学统计(及实验设计)+编程(Java r python 产品级编程)+报告(讲故事与叙事、可视化)+团队沟通与外部沟通 资源: Coursera/MOOC、kaggle、Quora、Khan Academy、github开源项目(编程)
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