数据科学实战指南

"现在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，《数据科学实战指南》将依托TalkingData 在大数据领域的多年实践经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。 《数据科学实战指南》内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据分析师、数据科学家、数据工程师等阅读。 "

现在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，本书将依托TalkingData 在大数据领域的多年实践经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。本书的内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据分析师、数据科学家、数据工程师等阅读。

TalkingData 成立于2011年，是靠前第三方数据智能服务商，将人工智能技术引入海量数据的处理、加工流程中，开源了大规模机器学习算法库Fregata、UI组件库iView、地理信息可视化框架inMap等项目，收获了遍布优选的使用者和贡献者。

篇 数据科学项目之战壕篇 ............................. 1 章 数据科学项目的概念 .................................................... 2 1.1 数据科学概述 ................................................................ 2 1.2 数据科学项目概述 ........................................................ 9 1.3 数据科学项目的生命周期 .......................................... 11 第2 章 数据科学项目的前提：大数据安全与个人隐私保护 .............................................................................. 24 2.1 大数据安全面临的挑战 .............................................. 25 2.2 数据安全法律法规 ...................................................... 26 2.3 搭建大数据安全体系 .................................................. 28 第3 章 数据治理 ...................................................................... 46 3.1 为什么需要进行数据治理 .......................................... 46 3.2 数据治理中的常见模块 .............................................. 49 3.3 数据治理的下游使用 .................................................. 52 第2 篇 数据科学项目之器械库 ............................ 67 第4 章 数据科学项目团队 ...................................................... 68 4.1 专业数据人才 .............................................................. 68 4.2 其他团队人才 .............................................................. 78 4.3 团队合作 ...................................................................... 79 第5 章 数据科学项目中的数据 .............................................. 83 5.1 数据的分类 .................................................................. 83 5.2 数据在各个行业中的应用 .......................................... 89 第6 章 数据科学项目的工具：数据科学平台 .................... 103 6.1 数据科学平台概述 .................................................... 103 6.2 为什么需要数据科学平台 ........................................ 105 6.3 数据科学平台中的基础概念 .................................... 106 6.4 数据科学平台的核心特性 ........................................ 112 6.5 数据科学平台的分类 ................................................ 119 6.6 数据科学平台使用指南 ............................................ 124 第3 篇 数据科学项目之实战篇 .......................... 131 第7 章 数据科学项目管理流程 ............................................ 132 7.1 诊断：数据科学项目的起步 .................................... 135 7.2 组织：数据科学项目的保障 .................................... 138 7.3 行动：数据科学项目的核心 .................................... 142 7.4 评估：数据科学项目的升华 .................................... 148 第8 章 数据科学项目实战案例 ............................................ 149 8.1 数据科学助力企业线上数字化转型案例 ................ 149 8.2 AI 智能模型平台助力产销预测案例 ....................... 175