人人可懂的数据科学

• 玥

  07-09
  这个翻译太差了，和机翻没什么区别
• 晓时

  06-01
  用来大致了解还是很不错的
• ……

  06-27
  作为小白看完很有收获，译者大大辛苦啦
• lirx

  05-17
  也不管书的价值怎么样了，至少我读完了，对于数据科学有了初步的理解。之后再去找深入的读物精进吧
• Reed

  09-06
  CRISP-DM框架
• 西瓜吃西瓜

  08-05
  emmm我还是没有完全读懂，但是文科狗坦然接受了，三星半
• 二猫掌柜

  11-19
  小白看不懂，专家不用看。。。。翻译的一塌糊涂，里面各种错误为不勘误。但是也获得了一些新的想法，比如那个金字塔模型。有一定的思考逻辑在里面。
• nextfaye

  01-01
  启迪人思考，可以反复读。
• peter pan

  11-15
  介绍了数据科学领域的常见算法，以及在各领域的实践，最后还探讨了隐私与道德问题。是一本不错的入门读物。
• 旺特

  01-01
  前三章有些地方写的有点晦涩，后面几章还不错。
• clark_zhang

  05-12
  适合小白入门级的科普书，写的还可以只是内容有点浅
• 呀土豆

  02-09
  本书对刚开始学习计算机，或入门了解数据科学学习者不太友好。其中行业术语、数据处理工具解释，可让入门（初学者）简单理解。
• 在餐饮界叫田鸡

  05-17
  整个书写得吧……你说不深入吧，名词概念一大堆；你说深入吧，又啥都没写。既没有有趣的实例，又没有深刻的思考。感觉从作者到责任编辑都没想好这本书的定位。当然了，按照作者不断强调的，模型靠蒙、数据看数量和质量、算了半天还可能过时，数据科学本身可能就是个没啥理论的玄学吧。再吐槽一下翻译，机翻的痕迹太重了，为了赚钱也是挺拼的。
• 吕何甲

  04-24
  记录：1 The Visual Display of Quantitative Information2 Show Me the Numbers
• 自由的心

  02-20
  面面俱到，只是太簡練，不過癮
• 云长

  01-05
  边读边向身边人推荐，全面但又篇幅很小，详略得当。第七章的数据科学成功准则，简直字字印证了当前工作的现状。好书让人激动啊！