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　　資深大數(shù)據(jù)專家多年實戰(zhàn)經(jīng)驗總結(jié)，拒絕晦澀，開啟大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)妙趣之旅。以降低學(xué)習(xí)曲線和閱讀難度為宗旨，系統(tǒng)講解統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘算法、實際應(yīng)用案例、數(shù)據(jù)價值與變現(xiàn)，以及高級拓展技能，并清晰勾勒出大數(shù)據(jù)技術(shù)路線與產(chǎn)業(yè)藍圖。
　　本書共分18章。用通俗易懂的語言，結(jié)合大量案例與漫畫，不枯燥，實用、接地氣。
　　第1～5章，這部分是大數(shù)據(jù)入門所需的系統(tǒng)性知識，剖析大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)與信息算法等的關(guān)系，妙解數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（排列組合、概率、統(tǒng)計與分布），以及指標化運營及體系構(gòu)建。這部分補足讀者的產(chǎn)業(yè)與相關(guān)概念認知，以及所需的數(shù)學(xué)知識。為下面的數(shù)據(jù)挖掘算法的理解與應(yīng)用夯實基礎(chǔ)。
　　第6～8章，這部分介紹數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識與算法，講解了與數(shù)據(jù)息息相關(guān)的信息論，重點講解了：多維向量空間（向量和維度、矩陣及其計算、上卷和下鉆）；
　　回歸（線性回歸、殘差分析、擬合相關(guān)問題）；
　　聚類（K-Means算法、有趣模式、孤立點、層次與密度聚類，聚類的評估等）；
　　分類（樸素貝葉斯、決策樹歸納、隨機森林、隱馬爾科夫模型、SVM、遺傳算法）。
　　第11～18章，這部分介紹生產(chǎn)應(yīng)用與高級擴展。其中第11～15章介紹生產(chǎn)應(yīng)用實踐，涵蓋關(guān)聯(lián)分析、用戶畫像、推薦算法、文本挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些也是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的熱點。第16章講解了著名的大數(shù)據(jù)框架及其安裝與配置，如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章從速度與穩(wěn)定性維度介紹了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)與調(diào)優(yōu)。第18章則從數(shù)據(jù)運營、評估、展現(xiàn)與變現(xiàn)場景層面進行了解讀。
　　附錄部分給出了大數(shù)據(jù)平臺運行可能需要的軟件和庫，以及群眾如何看待炙手可熱的大數(shù)據(jù)。

　　資深大數(shù)據(jù)專家多年實戰(zhàn)經(jīng)驗總結(jié)，拒絕晦澀，開啟大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)妙趣之旅
　　以降低學(xué)習(xí)曲線和閱讀難度為宗旨，重點講解了統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘算法、實際應(yīng)用案例、數(shù)據(jù)價值與變現(xiàn)，以及高級拓展技能，清晰勾勒出大數(shù)據(jù)技術(shù)路線與產(chǎn)業(yè)藍圖
　　目前很多大中型企業(yè)都有數(shù)據(jù)分析崗位，尤其是和自己業(yè)務(wù)結(jié)合緊密的分析崗位。企業(yè)求賢若渴，而求職者對數(shù)據(jù)分析崗位望而卻步。這就是當前大數(shù)據(jù)分析市場的尷尬。
　　原因有三：
　　●數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱：很多應(yīng)用中的統(tǒng)計學(xué)、概率學(xué)，成為學(xué)習(xí)中的巨大阻力。
　　●學(xué)習(xí)成本高：數(shù)學(xué)和相關(guān)的算法過于抽象，布道者往往忽略了很多解釋性的內(nèi)容，使得讀者學(xué)習(xí)起來費時費力。
　　●變現(xiàn)不確定：這也是數(shù)據(jù)分析人員的尷尬。個人對數(shù)據(jù)的加工增值以及變現(xiàn)有多大的貢獻難以度量。
　　本書通俗易懂，有高中數(shù)學(xué)基礎(chǔ)即可看懂，同時結(jié)合大量案例與漫畫，將高度抽象的數(shù)學(xué)、算法與應(yīng)用，與現(xiàn)實生活中的案例和事件一一做了關(guān)聯(lián)，將源自生活的抽象還原出來，幫助讀者理解后，又帶領(lǐng)大家將這些抽象的規(guī)律與算法應(yīng)用于實踐，貼合讀者需求。同時，本書不是割裂講解大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)的算法和應(yīng)用，還講解了其生態(tài)環(huán)境與關(guān)聯(lián)內(nèi)容，讓讀者更全面地知曉淵源與未來，是系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)的不二之選：
　　●大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)解讀——剖析產(chǎn)業(yè)情況，人才供需、職業(yè)選擇與相應(yīng)“武器”庫；
　　●步入大數(shù)據(jù)之門——解讀數(shù)據(jù)、信息、算法，以及與大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)系；
　　●大數(shù)據(jù)基石——結(jié)合大量示例和漫畫，趣味講解大數(shù)據(jù)算法應(yīng)掌握的數(shù)學(xué)知識，無障礙學(xué)習(xí)；
　　●大數(shù)據(jù)算法奧義——信息論、向量空間、回歸、聚類、分類等*為核心的算法的釋義與應(yīng)用，舉重若輕；
　　●大數(shù)據(jù)熱門應(yīng)用——關(guān)聯(lián)分析、用戶畫像、推薦算法、文本挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等*實用、*需要了解的應(yīng)用的原理與實現(xiàn)；
　　●大數(shù)據(jù)主流框架——介紹了主流的大數(shù)據(jù)框架（Hadoop、Spark和Cassandra）；
　　●系統(tǒng)架構(gòu)與調(diào)優(yōu)——從速度與穩(wěn)定性方面給出調(diào)優(yōu)的一般性“內(nèi)功心法”；
　　●大數(shù)據(jù)價值與變現(xiàn)——從運營指標、AB測試、大數(shù)據(jù)價值與變現(xiàn)場景多維度解讀。

　　高揚，金山軟件西山居資深大數(shù)據(jù)架構(gòu)師與大數(shù)據(jù)專家，有多年編程經(jīng)驗（多年日本和澳洲工作經(jīng)驗）和多年大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計與數(shù)據(jù)分析、處理經(jīng)驗，目前負責(zé)西山居的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場戰(zhàn)略與產(chǎn)品戰(zhàn)略。專注于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)以及變現(xiàn)研究。擅長數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用以及大數(shù)據(jù)框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的應(yīng)用。負責(zé)西山居紫霞系統(tǒng)——大數(shù)據(jù)日志處理系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)與設(shè)計工作。

　　衛(wèi)崢，西山居軟件架構(gòu)師，多年的軟件開發(fā)和架構(gòu)經(jīng)驗，精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多門編程語言，近幾年專注于數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)算法的研究、應(yīng)用與服務(wù)研發(fā)。曾在新浪網(wǎng)平臺架構(gòu)部負責(zé)音視頻轉(zhuǎn)碼平臺的架構(gòu)和研發(fā)工作，為新浪微博，新浪微盤，秒拍等提供視頻在線觀看服務(wù)。51CTO講師。

　　尹會生，西山居高級系統(tǒng)工程師。曾任新浪研發(fā)中心技術(shù)經(jīng)理、北京尚觀科技高級講師。在新浪廣告、微博廣告、西山居大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)中擔任關(guān)鍵角色。擅長企業(yè)集群解決方案和內(nèi)核調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，并提供高性能和高可用性集群咨詢服務(wù)。近4年專注于Hadoop集群、Spark集群在推薦系統(tǒng)和BI相關(guān)領(lǐng)域的解決方案。

　　萬娟，星盤科技有限公司UI設(shè)計師平面，對VI設(shè)計、包裝、海報設(shè)計等、商業(yè)插畫、App交互、網(wǎng)頁設(shè)計等有獨到認識。多次參與智能家居和智能音箱等項目的UI設(shè)計。多次參加國際和國內(nèi)藝術(shù)和工業(yè)設(shè)計比賽，并獲獎。從小酷愛繪畫，理想是開一個屬于自己的畫室。

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