精通数据科学：从线性回归到深度学习

在当今数据爆炸的时代，数据科学已经成为推动科技创新和社会发展的重要力量。这本书旨在帮助读者建立起一个全面的数据科学知识体系，掌握从数据处理到模型构建的整个过程，从而在数据科学领域取得成功。

唐亘，一个在机器学习和大数据领域深有造诣的数据科学家。他在Apache Spark、scikit-learn等重要开源项目上展现出积极的贡献。作为一位备受推崇的讲师和技术顾问，他已为包括惠普、华为、复旦大学在内的多家机构举办了超过一百场的技术培训课程。 他的专业背景横跨经济与科技领域。他曾参与经济合作与发展组织（OECD）的研究，并有所论文发表，同时担任英国Packt出版社的技术审稿人，展现其在学术和行业间的双重影响力。 教育经历方面，他拥有复旦大学数学和计算机的双学士学位，巴黎综合理工学院金融硕士学位，以及法国国立统计与经济管理学校的顶尖数据科学硕士学位。这些丰富的学习经验无疑为他的专业发展奠定了坚实的基础。

《精通数据科学：从线性回归到深度学习》这本书全面系统地介绍了数据科学的核心知识，从基础的数学基础到高级的深度学习，以及如何将理论知识应用于实际案例中。书中不仅涵盖了统计学、机器学习和计算机科学三学科的结合，还详细阐述了常用统计和机器学习软件的使用方法，对于提高数据科学领域从业者的实践能力具有极大的帮助。

适合数据科学家、工程师、大学生、研究生以及所有对数据科学感兴趣的读者。特别是那些希望深入了解数据科学理论、提高实践能力、在数据科学领域寻求职业发展的读者，这本书将为他们提供宝贵的指导和帮助。