套路！機器學習：北美數據科學家的私房課

數據科學家目前是北美最熱門的職業之一，平均年薪突破10萬美元。但數據科學並不是一個低門檻的行業，除了對數學、統計、計算機等相關領域的技術要求以外，還要相關應用領域的知識。本書的寫作對象是那些現在從事數據分析相關行業，或者之后想從事數據分析行業的人，意在為實踐者提供數據科學家這門職業的相關信息。讀者可以從閱讀中了解到數據科學能解決的問題，數據科學家需要的技能，及背后的「分析哲學」。對於新手而言，一開始就直奔艱深的理論，很容易因為困難而失去興趣最終放棄。因此本書倡導的是一種循序漸進的啟發教學路徑，着重在於數據科學的實際應用，讓讀者能夠重復書中的結果，學習數據分析技能最好的方式是實踐！為了平衡理論和應用，書中包括了一些選學小節，用來介紹更多的模型數理背景或給出必要的參考資料來源。抽絲剝繭介紹技術內核，幫助大家知其然，同時知其所以然。希望筆者在北美從事數據科學工作多年踏遍大大小小不計其數的坑換來的經驗，能夠幫助讀者更加順利地成為數據科學家！

2013年至今任美國杜邦公司商業數據科學家。北京師范大學數學科學學院本科，愛荷華州立大學統計學院碩士和博士。曾任愛荷華州立大學獸醫學院統計咨詢師(2009-2013)及商學院分析咨詢師(2012-2013)。當選2017-2018美國統計協會市場營銷統計項目主席。翻譯出版了《應用預測建模》和《R語言市場研究分析》。