The Data Science Handbook: Advice and Insights from 25 Amazing Data Scientists
Lingua: inglese
Editore: Data Science Bookshelf, The, 2015
- Brossura
- Usato
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- Titolo
- The Data Science Handbook: Advice and Insights from 25 Amazing Data Scientists
- Autore
- Shan, Carl
- Editore
- Data Science Bookshelf, The
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Like New
- Rilegatura
- paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0692434879
- ISBN 13
- 9780692434871
- Peso dell'articolo
- 360 grammi
The Data Science Handbook contains candid interviews with 25 of the world’s best data scientists.
We sat down with them, had in-depth conversations about their careers, personal stories, perspectives on data science and life advice.
In The Data Science Handbook, you will find war stories from DJ Patil, US Chief Data Officer and one of the founders of the field. You’ll learn industry veterans such as Kevin Novak and Riley Newman, who head the data science teams at Uber and Airbnb respectively. You’ll also read about rising data scientists such as Clare Corthell, who crafted her own open source data science masters program.
This book is perfect for aspiring or current data scientists to learn from the best. It’s a reference book packed full of strategies, suggestions and recipes to launch and grow your own data science career.
Table of ContentsThis book contains insight and interviews with data scientists from established companies such as Facebook, LinkedIn, Pandora, Intuit, and The New York Times.
We also spoke with data scientists at fast-growing startups such as Uber, Airbnb, Mattermark, Quora, Square and Khan Academy.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
The four co-authors are all practicing data scientists.
They've worked in places like billion-dollar technology startup Quora, machine learning startup Ayasdi, and e-commerce website Etsy.
Between the four of them, the authors have done things from applying machine learning to public policy under President Obama’s former Chief Scientist to using data-driven methods to find ways to invest multi-billion dollar investment funds.
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